林木表型与智慧培育通过挖掘树木形态、生理特征等数据，融合物联网、人工智能技术构建数字化培育体系，实现林木种质资源精准筛选与高效培育，为生态建设、木材安全及“双碳”目标达成提供科技支撑。第六届中国智慧林业大会第四分会场以“林木表型与智慧培育”为主题，就经营模式、技术应用、表型研究、监测装备、分子基础等维度展开了对智慧林业相关内容的深入研讨。分会场报告由南京林业大学曹林教授、中国林科院亚林所李彦杰副研究员和浙江农林大学夏凯教授共同主持，包括6个特邀报告和7个专题报告，60余位专家学者参与了分会场交流。

特邀报告

浙江农林大学黄坚钦教授的《南方山地经济林智慧化经营模式探索》报告，围绕规模林场智慧化经营，针对怎么种如何管的经济林生产过程关键环节，着重构建植物生长模型和主要病虫害预测预报模型，研制适合山地的液化有机肥，开发“让树说话”传感器，集成无人林场智慧化管理系统，为南方山地经济林高质量发展探索了一条新路径。

武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室梁欣廉教授的《林木表型参数自动化提取与反演》报告指出，林木表型参数提取与反演是开展森林经营管理、研究森林结构及功能的基础。通过基于三维点云及二维影像的案例，探讨近景感知在林木表型参数提取与反演中面临的机遇与挑战。

西北农林科技大学杨会君教授的《基于点云重建技术的作物表型调查研究》报告，以精确全面地采集表型有效数据为目的，以复杂形态的农作物为研究对象，研究了一系列基于多视角图像的低成本、准确、高效的植物高通量表型获取与处理方法。构建了包括作物图像自动采集与背景分割、点云重建、点云去噪、尺度恢复、基于3D深度学习的作物点云分割分类以及关键性状测量在内的智能植物三维表型重建框架，大幅提升复杂作物表型结构测量的效率和精度。对作物三维模型库构建、三维表型自动化调查、植株生长规律分析、复杂小型作物表型重建、农艺性状准确提取、提高育种效率等具有重要的理论意义和实际应用价值。

中南林业科技大学周国雄教授的《橡胶树无人机LiDAR点云分割方法研究》报告，提出了一种机器学习驱动的单株橡胶树精细化分割方法。在深度学习方面，设计了基于无人机LiDAR点云的橡胶树精细化分割网络，通过深度挖掘和精准解析橡胶树点云特征，为橡胶树精确监测、科学管理、森林资源清查及健康状况评估提供深层次技术支撑。

南京农业大学金时超副教授的《植物时空表型组学：进展与思考》报告，研究了遥感技术的“时空谱”感知能力和人工智能的自动化解析能力，介绍了团队在时空表型共性技术研发、智能解析和学科交叉应用等方向的研究成果与最新研究进展。最后，尝试探讨未来植物时空表型组学的几点挑战与思考。

南京林业大学曹林教授的《遥感技术在林木表型监测及精准培育中的应用探索与实践》报告，系统探讨了多源多平台遥感技术在林木形态结构、生理生化特性及环境响应机制等表型特征解析中的研究进展，并结合实例介绍了遥感技术在林木良种选育、健康状况评价、水肥精准调控及碳汇能力评估等场景中的应用。

北京林业大学梁浩副教授、北京林业大学李林源教授、浙江农林大学梁浩老师、南京林业大学周凯老师、浙江农林大学王楠老师、中国林业科学研究院亚热带林业研究所丁显印助理研究员、中国林业科学研究院亚热带林业研究所李彦杰副研究员分别做了题为《基于探地雷达的立木根系表型智能解析方法研究》《近地多源遥感彩叶树种幼苗表型鉴定与目标性状筛选》《重要林木智能监测技术与装备研发》《耦合多源遥感和辐射传输模型的银杏人工林氮素和色素含量反演》《基于电阻抗断层成像技术的植物根区监测研究》《整合高通量表型与全基因组关联分析解析松脂合成的分子基础》《林木种质资源表型研究进展》的专题报告。

与会专家围绕经营模式、表型参数提取、点云与遥感技术应用、根系表型解析、特色树种研究、分子基础探索及种质资源分析等，展示了智慧林业在技术、理论与应用的最新成果，不仅深化了对林木表型与生长机制的科学认知，更为林业资源精准培育、生态效益提升和产业高质量发展提供了创新路径与解决方案，有力推动我国智慧林业迈向更高发展阶段。