关于推进智能农业推广及应用，成千上万高等院校、科研单位等组织都倾注了很多财力物力，目前已有数篇有关发表论文，文中归纳了来源于南京农大、浙江省农业研究院、北京市农业信息技术研究核心、 中国农大、浙大、华中农大、山西农大、沈阳农业大学、东北农业大学等有关单位的研究成效，是前沿科技。

智能农业

一、家养植物表型平台及特性评定研究进度和未来展望

对于房间内表型监测平台的特征、管理与分析方法，以及各类房间内表型选择的表型特性，包含生产量、质量、威逼抵抗性(包含旱灾、抗热冷、盐胁迫、重金属超标和病虫害)等，对房间内表型服务平台发展的方向，对表型组学在中国发展给出了未来展望，以求为中国植物表型研究提供支持与建议。

二、田里麦子冠层光捕获算法开发

以麦子为研究总体目标，运用智能化绿色植物表型服务平台(D3P)仿真模拟形成了三维冠层情景，展示了翠绿色叶面积指数(GAI)、均值倾斜角(AIA)和漫射光捕获率(FIPARdif)信息内容，形成了相对应的三维点云数据。研究说明，根据D3P模拟数据进行，算法的具体主要表现尚需根据田里数据信息进一步认证。

麦子

三、西蓝花表型迅速获取方法研究

根据对深层残差网络ResNet，改善获得一种新型西蓝花手捧花分割模型，多表型参数高通量测序获得，根据手捧花位置黄绿色色调占有率分辨其新鲜程度，建立成本低高效率清晰地西蓝花表型数据抓取，对明确西蓝花涨势具备主导作用，可以为作物田里涨势检测研究给予关键参照。

四、玉米子粒显微镜表型特点研究

对于传统式子粒显微镜特性检验方法效率不高、偏差大而指标值单一等诸多问题，运用Micro-CT扫描技术性，进行显微镜表型精确评定研究，根据对植物组织、体细胞和亚细胞水准的表型数据的研究，为玉米子粒归类、种类检查等提供技术支撑。

玉米粒

五、玉米叶面积指数和土壤含水量评定

根据不一样种植密度的5份玉米农业试验，获得玉米大喇叭口期期路面ASD高光谱数据与无人飞机遥感影像影象，研究说明二项信息在玉米LAI及土壤含水量估计层面具有较强的一致性，能够迅速高效地获取土地限度玉米农学专业参数信息，有利于提高玉米精准管理水准，可以为高光谱技术在社区尺度的智能农业管理应用提供借鉴。

六、油菜子冠层生物化学主要参数竖直异方差性剖析

研究了不一样营养物解决水准下油菜子幼苗期冠层里的胡萝卜素、胡罗卜素、干物质和水份等生物化学参数垂直分布转变特点，与此同时测量了叶片光合作用特性，剖析了莹光回应与生物化学参数相互关系。对检测作物生长和具体指导精准施肥起着至关重要的作用，可以为具体指导精准施肥、提升高品质优产，给予新理念和技术保障。

油菜子

七、获取棉絮表型主要参数方法

以棉絮为研究目标，选用三维激光扫描技术性获得棉絮植物的云技术，对于植物主杆的几何特性，进行植物容积、株高、叶长、叶宽等特性参数可能。完成了棉絮表型参数动态性量化分析全过程，为三维表型科技的完成提供了一种合理方法，完成作物表型主要参数高效率、精确的精确测量和作物生长期表型参数动态性量化分析研究。

八、稻穗检验方法

根据YOLOv4和自融入锚框调节的稻穗检验方法，可以快速清晰地检验特殊框中的稻穗。根据响应式地调节锚框，可形成合乎稻穗的目标候选框，进而提升检测准确度，该方法具有较强的准确性精确性。稻穗的检查和记数针对预测分析稻谷生产量和繁育尤为重要。

稻穗

九、玉米植物点云雄穗切分

结合当前三维点云解决方法，在玉米植物点云间鉴别雄穗相对性难的问题，明确提出一种在玉米植物点云间获取雄穗的切分方法，可以为玉米高通量测序表型检验、玉米三维重建等研究与应用提供支持。

十、柚子果形检验等级分类方法

对于柚子果形和规格等级分类判断的难题，研究一种检验柚子纵、厚径规格对其柚子样子缺点作出判断的方法，为柚子尺寸大小外形的机器视觉检测、等级分类，带来了迅速高质量方法。

柚子

十一、田里玉米幼苗期高通量测序安全监测方法

现在对玉米出芽动态检测检测通常是借助人力观察，耗时耗力，且样方量少等状况，打造了不一样光照条件中的玉米出芽全过程图像数据集。研究达到具体应用领域下玉米出芽自动识别的需要，对处理人力出芽动态调整不精确的难题，田里精益化管理给出了一种完成概率。

十二、作物三维重构技术性研究现状以及前景展望

伴随着无人飞机以及各类传感器广泛应用，在作物繁育和田里生产制造中的重要性愈发显著，作物表型组学获得了很大的发展趋势。研究兼具了作物表型组学以及有关技术发展，推动了优良品种的培育和改进了栽培技术，对高通量测序作物表型获得、作物株形特点点评、植物结构与表型相关分析等都起着至关重要的作用。