近日，院遥感数字所智慧农业团队在国际期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（1区TOP，IF=7.7）上发表题为“Quantifying High-Temperature-Induced Reproductive Growth Imbalance in Citrus at Anthesis: Insights from the CF-ASPM Model”的研究成果。该研究创新性地将人工智能与表型组学技术深度融合，构建了柑橘花器官高通量表型解析方法，首次定量解析了高温胁迫下柑橘花器官生殖生长失衡的规律，为智慧果园高温预警与精准调控提供了有力的技术支撑。

研究团队基于深度学习框架，自主研发了“柑橘花器官自动分割与表型量化模型（CF-ASPM）”，突破了传统图像分析技术的局限。该模型耦合了Segment Anything Model（SAM）与轻量化分类模块（YOLOv11-m），实现了花瓣、花柱、子房等7类器官的无标签、精准、自动分割。创新性地提出了基于几何拓扑的表型量化算法，实现了表型参数提取相关系数达0.90 - 0.98。此外，团队还构建了小样本雄蕊状态分类模型，基于预分割策略及差异纹理特征分析，实现了高温胁迫下雄蕊功能退化的动态监测，分类精度达96.39%。基于该技术，研究揭示了高温胁迫下柑橘子房与蜜盘的生长失调现象，以及雌雄生殖器官之间的异步补偿机制。

此项研究是数字技术与植物逆境生理交叉融合的典型范例，相关技术已应用于四川柑橘主产区高温灾害评估，为构建“花期表型- 环境胁迫- 调控决策”数字孪生系统奠定了坚实基础。院遥感数字所邱霞和朱飞雨博士为共同第一作者。该研究得到了国家重点研发计划（2021YFD1600800）、四川省农业科学院“1+9”揭榜挂帅科技攻关（1+9KJGG008）等项目的资助。团队目前在研项目涵盖高通量表型技术研发、多模态数据融合算法优化、环境智能控制与农机自动驾驶等智慧农业前沿领域，致力于推动智慧农业技术的创新与应用。

（院遥感数字所/ 邱霞撰稿；王思校对；付成平审核）