随着世界粮食需求的不断增长，农业面临越来越大的挑战，有效的作物管理技术是提高作物产量的必要手段。精准农业是一套监测作物、收集数据并执行作物管理任务（如施用最佳水量、选择合适杀虫剂），减少环境影响的方法。准确的作物监测在很大程度上有助于帮助农民做出正确的选择，以获得最高产量。植物表型是植物遗传在特定环境下表达出来的植物特性，包括结构、生化、能量传递过程等。植物表型组学可以认为是研究植物表型特征的科学，涵盖器官、植株、冠层功能等多种尺度。植物表型分析为植物的特性及其在各种环境条件下的行为提供了定量的评估。了解这些特性对于进行有效的作物管理至关重要。

由于RGB、多光谱和高光谱相机等具有成本效益且易于使用的数字成像设备的可用性，植物表型的研究迅速发展，这些设备促进了大量数据的收集。大量数据的涌入加上机器学习算法的使用，推动了各种高通量表型工具的发展，这些工具用于杂草检测、果实/器官计数、疾病检测和产量估计等任务。但众所周知，机器学习缺乏稳健性，严重依赖手工特征提取技术和人工超参数优化方法。因此，从数据中提取特征一直是发展高效、高通量植物表型系统的主要瓶颈之一。

深度学习是机器学习的一个子领域，它允许对大规模数据进行自动特征提取和预测，它的进步促进了植物表型分析方法的迅猛发展。深度学习以其在处理基于视觉的任务（如图像分类、目标检测、语义分割和场景理解）方面的有效性而闻名。图1说明了基于机器学习和基于深度学习的植物表型分析之间的差异。我们相信，植物研究人员可以有效地利用深度学习的表现力和稳健性，从原始数据中识别复杂的模式，并设计高效的精准农业方法。

本文旨在介绍基于深度学习的植物表型研究领域的进展以及有待进一步研究的问题。