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作者：管思彤;张兆旭;林一鸣;苏培森;黄思罗;孟宪勇;柳平增;颜君;
单位：山东农业大学信息科学与工程学院/农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室;聊城大学农学与农业工程学院;华中科技大学生命科学与技术学院;
摘要：植物表型是基因型与环境相互作用的产物，是植物生命活动的外在表现，涵盖了植物的形态、生理、生化等多层次和多维度特征。植物表型研究是育种的关键环节，对于揭示植物生命活动的相关机制，培育高产、优质、高效的作物品种以及实现农业生产的精准管理具有重要意义。随着高通量植物表型采集技术的发展和应用，植物表型数据呈现出高维、多源、异质、动态等特点，为植物表型分析带来了新的机遇和挑战。机器学习作为一种强大的数据挖掘和知识发现工具，能够从复杂的表型数据中提取有用的特征和模式，为植物表型研究提供了新的思路和方法。本文系统综述了机器学习方法在植物表型研究中的应用和进展，重点介绍了机器学习方法在植物形态结构、胁迫抗性、生化组分等方面分析中的应用，以及在作物改良和产量预测等方面的应用，并对机器学习方法在植物表型研究中存在的问题和未来的发展方向进行了讨论和展望，旨在为今后植物表型研究提供有益的参考和启示。
关键词：植物表型分析;;机器学习;;作物改良;;产量预测
基金资助：山东省高等学校“青创人才引育计划”项目(基于机器学习的农业生物信息学创新团队);; 泰安市2019年科学技术发展计划(引导计划)项目(2019NS080)
