综述：从传感器到洞察力：基于图像的高通量植物表型分析技术趋势

这篇综述系统梳理了基于图像的高通量植物表型分析（HTPP）技术进展，重点探讨了多模态传感器（RGB/多光谱/LiDAR）、深度学习模型（CNN/Transformer/SAM）在植物胁迫检测、生长监测、器官计数等核心任务中的应用，并针对数据稀缺、模型轻量化等挑战提出合成数据与数字孪生等解决方案。

　　

硬件技术驱动表型分析革新

现代植物表型分析已从传统人工测量发展为融合自动化平台与多模态传感器的技术体系。地面机器人、无人机（UAV）和温室轨道系统构成三大类采集平台，搭载的2D/2.5D/3D传感器各具优势：RGB相机成本低廉但缺乏深度信息，LiDAR可实现高精度三维建模，而高光谱成像能捕捉植被生理状态。研究显示，多平台协同作业（如UAV-UGV联合系统）可显著提升复杂农田环境下的数据覆盖度。

深度学习模型的技术演进

卷积神经网络（CNN）仍是基础框架，YOLO系列实现实时器官检测，Mask R-CNN完成精细实例分割。Transformer架构通过自注意力机制增强全局特征建模，在病害分类任务中准确率达92.89%。新兴的Segment Anything Model（SAM）支持零样本交互式分割，极大降低标注成本。针对数据稀缺问题，知识蒸馏和迁移学习策略使模型在少量样本下保持性能，如MobileViT模型通过合成数据训练实现99.92%的病害识别准确率。

核心应用场景突破

在胁迫检测方面，多尺度视觉Transformer可同步完成病害定位与分类，而生成对抗网络（GAN）修复的根系图像为隐蔽表型分析提供新思路。生长动态监测中，点云分割网络PVCNN提取棉花器官三维特征，准确率达96.67%。产量预测领域，3D高斯泼溅技术结合多视角YOLOv11x实现棉铃精准计数。值得注意的是，近红外（NIR）成像与全卷积网络（FCN）的联用，使蓝莓碰伤检测交并比（IoU）提升至81.2%，显著超越传统SVM方法。

未来技术融合方向

数字孪生和Sim2Real转换技术正推动合成数据生成，缓解标注瓶颈。轻量化框架如MobileMamba融合状态空间模型（SSM），在边缘设备实现高效推理。多模态时空建模将成为趋势，如1D-CNN-Transformer混合模型对小麦生育期分类准确率达99.24%。可解释AI工具（如Grad-CAM）与不确定性量化（蒙特卡洛Dropout）将增强模型可信度，推动HTPP从科研工具向田间决策系统转化。

挑战与解决方案并存

当前系统仍受限于跨环境泛化能力，开放式农田场景准确率平均下降15-20%。主动抗扰控制（ADRC）技术的引入有望提升移动平台稳定性。未来需建立标准化表型数据库，开发跨作物通用模型，最终构建"感知-决策-执行"闭环的智能农业系统，为应对全球粮食安全挑战提供关键技术支撑。