行建模分析，有的是对植物叶片生成轮廓曲线进行分析，模拟叶片特征的大量数据，建立适合的模型。

在这过程中，人工依然发挥着重要作用，记录大量重要数据，借助经验调节参数以达到更好模型训练效果。

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随着计算机技术数据科学的不断发展，人们的生活也发生改变，从过去看到不认识的植物只能查阅书籍资料到现在只需要拍照便可查阅其详细信息，这样的应用再次让人们对大自然和计算机图形图像处理等领域充满了探索的好奇。

，等在计算机上建立了植物叶片的生长模型，模拟了真实植物叶片生长情况。

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参考文献周南，陆玲植物叶片形状可视化模型研究湖南农机周南基于变形的维植物叶片可视化造型研究南昌东华理工大学，薛佳楣，玄子玉虚拟植物叶片可视化的研究佳木斯大学学报自然科学版，陈萌水稻叶片形态建模的研究南昌江西农业大学，李书钦，刘海龙，诸叶平，李世娟，刘升平，张红英，李中阳基于实测数据和研究得出的方法也不能进行对比。

在查阅较多文献后发现，大部分学者在植物叶片可视化的过程中，会直接跳过研究植物叶片的边缘，导致光滑和锯齿状特征的边缘价值没有得到利用，对此方向的研究比较少。

在实际生活中，人们对植物叶片的视角可能只是边缘，所以要想将可视化研究成果更多地应用到实际生活中，还需进行更多地研究。

未来研究方向试验研究把植物叶片在各个时期各种环境下所受的影响均考虑进去，建立个更加适用于实际生活的系统，未来可以精准识别植物叶片的病变情况。

在所有植物植物叶片是植物在自然环境中的选择，同种植物叶片的颜色叶脉纹理和形状都会受不同的环境的影响而不同，同片叶子在不同时期也有着不样的结构特征，这些构成了建模与模拟的复杂性，也为后面的机器学习和模型训练增加了很大难度。

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于慧伶麻峻玮等采用双路卷积神经网络的方法对植物叶片构建识别模型，该方法考虑了叶片本身的不同边缘形状以及极其复杂的内部纹理特征信息，结合层卷积层的网络结构的双空间模型，从而表达出水稻叶片的生长情况。

通过计算机编程实现个模型，实现了水稻叶片的建模和水稻叶片的空间模型可视化。

李书钦刘海龙等，对小麦叶片进行数据的实测统计，并在建模后开展维可视化的研究。

关键词可视化植物叶片生物学研究综述植物在大自然中扮演着不可或缺的角色，地球上植物种类数量庞大，通常根据植物叶片来区分不同的植物，但是植物叶片种类繁多，人工区分，工作量巨大，并且人类的记忆和精力是有限的，要想识别出所有的植物叶片也是不现实的。

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未来研究方向试验研究把植物叶片在各个时期各种环境下所受的影响均考虑进去，建立个更加适用于实际生活的系统，未来可以精准识别植物叶片的病变情况。

在所有植物叶片可视化的研究中建立相对统的效果评价，这样对日后应用实施更加有利。

植物叶片的可视化更加依赖计算机，日后依托深度学习的发展，对植物叶片深层网络特征进行自主学习。

在方法不断改进的同时，习和模型训练增加了很大难度。

大多数学者通常会选用些常见简单的形状进行植物叶片建模，而这就会使得可视化效果不全面，且有时间的局限性同时模拟的环境通常也没有非常贴切真实的自然环境，很难达到大自然的光照变化和形态变化。

叶脉建模本身用时比较长，而相比较于级级叶脉，有着更细的脉络结构的级叶脉又分布于植物叶片的各处。

因此，些小的细脉存在的规律不易发现，导致建模和模拟的工作难度加大。

只有找到种简单高效的建模方法才可能模拟出存在差异的大量的植物叶片，进而为植物植物叶片可视化研究分析植物学论文工智能技术的快速发展下，可以依赖技术通过提取植物叶片的外观视觉特征来进行有效识别。

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通过计算机编程实现个模型，实现了水稻叶片的建模和水稻叶片的空间模型可视化。

李书钦刘海龙等，对小麦叶片进行数据的实测统计，并在建模后开展维可视化的研物叶片识别的方法研究昆明云南大学，翁杨，曾睿，吴陈铭，王猛，王秀杰，刘永进基于深度学习的农业植物表型研究综述中国科学生命科学，胡明越基于深度学习的树种识别算法研究杭州浙江农林大学，施俊林，彭军植物叶片可视化研究综述农业与技术，基金国家自然科学基金项目项目编号。

陈萌对水稻主茎叶进行观测记录，对不同生长期水稻叶片的数据进行统计研究，从中总结规律并以此建立模型来研究水稻叶片形态与其生理参数的关系通过模型的建立，实现了维形态建模和水稻叶片的维。

实验表明，该方法做到了对植物叶片预想的维可视化效果，这使得之后对植物叶片表观的维虚拟动画呈现具备了有力的技术工具。

于慧伶麻峻玮等采用双路卷积神经网络的方法对植物叶片构建识别模型，该方法考虑了叶片本身的不同边缘形状以及极其复杂的内部纹理特征信息，结合层卷积层的网络结构的双路卷积神经网络结构，模拟叶片边缘形状特征路径。

并且对比原有的单路卷积网络模型，识别准确上有了明显的提高同时也大大提高了在特殊复杂的情况背景下植物叶片的识别准确率。

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结束语本文通过对植物叶片可视化相关文献的整理分析发现，在信息时代农业科学研究不断加深的时代，信息科学与农业科学不断地融合，植物叶片可视化研究是当前的农业创新也是传统型农业走向现代化农业的标志之，值得农业信息化从业人员深入研究。

参考文献周南，陆玲植物叶片形状可视化模叶片可视化的大量研究提供保障，让处于大数据时代的数据足够丰富。

如今对植物叶片可视化研究所提出的模型和建立的系统大多只针对少数种类，在众多植物种类中，研究效果不具代表性，因此现在的理论和方法还需要完善。

当下各学者对植物叶片可视化研究时使用的数据库大多是不相同的，所以各学者研究得出的方法也不能进行对比。

在查阅较多文献后发现，大部分学者在植物叶片可视化的过程中，会直接跳过研究植物叶片的边缘，导致光滑和锯齿状特征的边缘价值没有得到利用，对此方向的研究比较于全卷积神经网络的图像分割方法，可以将玉米叶片图片中的病斑进行更加准确地分割，实验数据表明比等图像分割模型拥有更好的性能。

段凌凤熊雄等也应用了全卷积神经网络的方法，进行图像分割，通过对解码网络进行反复训练，可以得到更为精确效果。

植物叶片可视化研究面临的问题植物叶片是植物在自然环境中的选择，同种植物叶片的颜色叶脉纹理和形状都会受不同的环境的影响而不同，同片叶子在不同时期也有着不样的结构特征，这些构成了建模与模拟的复杂性，也为后面的机器学植物叶片可视化研究分析植物学论文叶脉等，但这些对于植物叶片的维可视化表达效果都不是很好。

目前，比较先进的可视化研究方法依然是通过得到植物叶片特征