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筛选土壤样本以定性和定量地评估线虫感染是一项预防措施，也是农业害虫管理策略的一个组成部分。本文介绍了一种基于计算机视觉的高通量系统，该系统可以量化甜菜孢囊线虫感染并测量孢囊的表型特征。
本文综述了机器学习在植物学和植物育种中的应用，重点介绍了机器学习在生化水平、宏观水平上的应用，以及将基因型与表型联系起来的方法。
本文提出了一种基于多光谱和X射线成像技术相结合的种子质量自动表征方法。
本文比较和分析了植物表型图像识别的传统方法，解释了四种深度学习模型的理论及其在植物表型图像识别中的应用，讨论了植物表型图像识别中深度学习的难点和挑战以及未来的发展方向。
采用随机森林机器学习方法，利用收获前采集的无人机RGB和多光谱图像数据，预测对照和盐处理植株的生物量和产量。
