植物表型是現代植物研究中的重要的方向之一，主要是研究植物外在表型與遺傳因子之間的關系等。通過對不同植物的外在表型研究植物與環境與遺傳之間的關系是現代的植物研究、農業研究中的重要的方式之一。且，隨著現代大數據分析技術、與圖像分析技術的提升，讓植物表型的研究的越來越高效便捷。因此，近年來植物表型研究在植物、生物、農業等研究領域大受歡迎。下面是托普云農整理的關于現代植物表型研究學習的的內容。

植物表型是指植物可測量的特征和性狀，是植物受自身基因表達、環境影響相互作用的結果，也是決定農作物產量、品質和抗逆性等性狀的重要因素。大多數植物表型信息可通過數字圖像處理的方法獲取和分析。

隨著基因組學研究的快速發展，傳統植物表型研究方法在諸多方面已無法滿足進一步研究的需要，高精度、高通量的植物表型獲取技術成為植物表型研究的新興熱點方向。近年來深度學習在數字圖像處理領域取得了突破性進展，在物體識別、分割等應用上，基于深度學習的圖像處理在技術表現上遠好于傳統方法。

在植物表型研究領域，如何使用深度學習技術研究植物表型已成為研究人員十分關注的一項研究問題。本綜述從植物株型與生理參數獲取、植物識別與雜草檢測、病蟲害檢測以及產量預測四個方面，對近幾年基于深度學習的植物表型檢測方法進行概述，同時還分析了這些方法和傳統機器學習方法的優劣，最后對基于深度學習的植物表型研究的未來趨勢進行分析和展望。以下就是基于視覺三維重建的作物表型分析技術。

采用基于圖像序列的三維重建技術對作物小麥進行三維重建，通過對比不同處理下的三維點云，選擇合適的處理方式對同一品種的不同植株進行三維重建；最后通過獲取的作物三維模型對其進行表型測量。結果表明，重建出的三維模型在一定程度上可以還原作物的真實結構，說明利用計算機視覺技術對作物進行表型測量是切實可行的，利用三維模型測量作物的表型對于育種是省時有效的。