01从图像到性状
搭建植物表型工作流
先掌握可复现的图像分析，再引入基础模型分割，最后在真实田间数据上完成评测。
- PlantCV
- Meta SAM 3.1
- PhenoBench
科研学习资源中心精选并核验 · 2026 年 7 月
学习 AI for Science 与数字农业。
围绕科学机器学习、智能体与大模型、作物模拟、植物表型、遥感与三维重建，精选官方课程、模型、数据集和工具。
- 项精选资源
- 50
- 个聚焦主题
- 6
- 来源原则
- 官方优先
- 最近核验
- 2026 年 7 月
从目标出发
三条可执行的学习路径
每条路径都从可靠起点出发，逐步进入可复现的科研工作流。
02从过程到预测
学习过程机理作物模型
从易上手的水分生产力模型开始，逐步进入 Python 工作流与完整农作系统模拟。
- FAO AquaCrop
- PCSE / WOFOST
- APSIM Next Generation
03模型结合机理
进入 AI for Science
先建立领域知识地图，再学习科学机器学习，最后通过官方 Notebook 复现领域模型。
- AI for Science 101
- MIT SciML
- NVIDIA PhysicsNeMo
精选目录
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AI4Science101 Community社区
AI for Science 101
覆盖图学习、分子模拟、因果机器学习、结构生物学与量子科学的可读知识地图。
- Field map
- Reading
MIT 18.337官方
更新于 2026MIT Parallel Computing & SciML
系统讲解自动微分、ODE/PDE 求解器、PINN、概率编程、GPU 与高性能计算。
- PINN
- Differential equations
- HPC
NVIDIA官方
更新于 2026NVIDIA PhysicsNeMo
面向神经算子、PINN、MeshGraphNet、天气、流体和分子系统的工程级 Physics AI 教程。
- Physics ML
- Neural operators
- Python
DeepChem官方
更新于 2026DeepChem Tutorials
通过 Notebook 学习分子性质预测、药物发现、量子化学和材料科学机器学习。
- Molecules
- Materials
- Notebooks
Chan Zuckerberg Biohub官方
更新于 2026Biohub ESM
当前维护的 ESM 蛋白语言模型代码，覆盖表征提取、结构预测与蛋白互作研究。
- Protein LM
- ESMC
- ESMFold2
Google DeepMind官方
AlphaFold Server & Database
通过官方数据库探索蛋白结构，并使用 AlphaFold 3 服务测试生物分子相互作用。
- Structural biology
- Protein
Microsoft Research AI for Science官方
更新于 2026Microsoft Aurora
面向天气、空气质量、海浪与热带气旋的地球系统基础模型，附官方 ERA5 示例。
- Earth systems
- Weather
- Foundation model
FutureHouse官方
更新于 2026PaperQA2
带引用依据的科研文献检索与问答工作流，也可接入本地模型。
- Literature
- RAG
- Research agents
APSIM Initiative官方
更新于 2026APSIM Next Generation
在成熟的农业系统框架中模拟土壤、水分、氮素、作物、轮作与管理情景。
- Systems model
- Scenario analysis
DSSAT Foundation官方
更新于 2026DSSAT Cropping System Model
学习品种—土壤—天气—管理耦合模拟，用于产量预测、品种参数校准和气候风险研究。
- Yield
- Calibration
- Climate risk
Wageningen modelling community官方
更新于 2026PCSE / WOFOST
集成 WOFOST、LINGRA 与 LINTUL 的 Python 作物模拟环境，适合参数优化和数据同化。
- Python
- WOFOST
- Data assimilation
Cropbox官方
Cropbox.jl
用于构建、校准、评估和可视化作物及生理模型的 Julia 声明式框架。
- Julia
- Model development
- Experimental
FAO Land and Water官方
FAO AquaCrop 7.1
易上手的作物水分生产力模型，提供官方手册、参考文档和 43 个视频教程。
- Water productivity
- Irrigation
BioCro官方
更新于 2026BioCro
基于 C++ 与 R 的模块化作物生长模拟，涵盖光合作用、环境驱动和模型开发指南。
- R
- C++
- Photosynthesis
Donald Danforth Plant Science Center官方
更新于 2026PlantCV
面向 RGB、NIR、热红外、荧光、高光谱、形态和地理空间影像的可复现植物分析流程。
- Python
- Image analysis
- Hyperspectral
PhenoCam workflow官方
PhenoAI
专注 PhenoCam 时序影像质控、植被分割、植被指数与物候参数提取的工作流。
- Phenology
- Time series
- DeepLabV3+
University of Bonn / PhenoRob官方
更新于 2026PhenoBench
基于 UAV 田间影像的作物、杂草、植株实例、叶片实例与层次全景分割基准。
- UAV
- Segmentation
- Codabench
ICRISAT官方
更新于 2025ICRISAT Legume 3D Point Clouds
四类豆科作物的多光谱三维扫描数据，含叶片、叶柄、茎器官标签与 MIAPPE 元数据。
- Point cloud
- Organ labels
- MIAPPE
Meta Research官方
更新于 2026Meta SAM 3.1
支持文本概念提示的图像与视频检测、分割和跟踪，提供 Notebook 与微调代码。
- Segmentation
- Tracking
- Foundation model
Kreshuk Lab官方
更新于 2025PlantSeg v2
基于 Napari 的二维与三维细胞分割工具，针对高密度植物组织和显微影像优化。
- Microscopy
- 3D cells
- Napari
John Innes Centre官方
MorphoGraphX
用于四维活体组织、细胞几何、生长、荧光信号与形态发生的可视化和定量分析。
- 4D imaging
- Morphogenesis
- Cells
Open3D官方
Open3D Tutorials
覆盖点云、网格、RGB-D、配准、重建和三维机器学习的 Python/C++ 教程。
- Point cloud
- Mesh
- 3D vision
IBM / NASA / TorchGeo官方
更新于 2026TerraTorch + Prithvi-EO-2.0
微调开放地理空间基础模型，用于多时相分类、分割与作物制图。
- Earth observation
- HLS
- Foundation model
NASA Harvest官方
更新于 2026NASA Harvest Presto
融合 Sentinel-1/2、气象与地形信息的轻量自监督时序 Transformer，适合少样本作物制图。
- Time series
- Few-shot
- Crop mapping
Google Earth Engine官方
更新于 2025AlphaEarth Satellite Embeddings
用于少样本分类、聚类、土地覆盖和农业制图的年度预计算地球表征。
- Embeddings
- Few-shot
- Earth Engine
European Space Agency官方
更新于 2026ESA WorldCereal
全球作物范围与类型制图平台，提供 MOOC、参考数据、Notebook 和在线处理中心。
- Global crops
- MOOC
- Processing hub
WorldCereal / open community官方
更新于 2026Fields of The World
提供全球农田边界数据、预训练分割模型、CLI、QGIS 工具与浏览器推理。
- Field boundaries
- Segmentation
- QGIS
NASA Earthdata官方
NASA ARSET: ML for Agriculture
使用 Sentinel-2、作物标签、云端数据工程与 TensorFlow 的完整农业遥感机器学习流程。
- Remote sensing
- Cloud
- Crop classification
FAO官方
FAO SEPAL Classification
用于影像镶嵌、训练样本采集及 RF/SVM/梯度提升土地与作物分类的低代码流程。
- Low code
- Sentinel
- Classification
Google for Developers官方
Google Earth Engine Tutorials
面向行星尺度影像、时序、分类与导出的官方 JavaScript 和 Python 学习路径。
- Geospatial
- JavaScript
- Python
OpenDroneMap Community官方
OpenDroneMap
将无人机影像处理为正射影像、点云、DSM/DTM、多光谱产品与纹理三维模型。
- UAV
- Photogrammetry
- Point cloud
PyTorch Foundation官方
更新于 2026PyTorch Tutorials
从张量和训练循环到迁移学习、目标检测、分布式训练与编译优化的官方学习路径。
- Deep learning
- Python
- Computer vision
PyG Team官方
更新于 2026PyTorch Geometric
面向分子、生物网络、网格、点云与异构图的图神经网络实践框架。
- GNN
- Molecules
- Point clouds
Stanford University官方
更新于 2026Stanford CS224W
系统学习图表示、图神经网络、图 Transformer、知识图谱及其应用。
- Graphs
- GNN
- Theory
Stanford University官方
Stanford CS231n
扎实的计算机视觉课程，覆盖识别、优化、CNN、Transformer、检测与分割。
- Computer vision
- Segmentation
- Transformers
Inria / Scikit-learn官方
Scikit-learn MOOC
严谨介绍表格机器学习、评估、流水线、模型选择与避免数据泄漏的实验方法。
- Classical ML
- Evaluation
- Pipelines
Anthropic官方
更新于 2026Anthropic Claude Docs
Claude 官方开发文档，涵盖 Messages API、工具调用、扩展思考、结构化输出、提示缓存与智能体模式。
- LLM API
- Tool use
- Prompting
OpenAI官方
更新于 2026OpenAI Platform Docs
OpenAI 官方开发参考，涵盖 Responses API、函数调用、结构化输出、向量嵌入与检索。
- LLM API
- Function calling
- Embeddings
Anthropic官方
更新于 2026Claude Agent SDK
基于与 Claude Code 相同的运行时构建生产级智能体，支持子代理、会话、工具编排与 MCP。
- Agents
- Python & TS
- MCP
OpenAI官方
更新于 2026OpenAI Agents SDK
轻量的多智能体编排框架，支持代理交接、护栏、会话与内置追踪。
- Agents
- Orchestration
- Tracing
MCP Project官方
更新于 2026Model Context Protocol
连接大模型与工具、数据源的开放标准，拥有不断增长的可互操作服务器生态。
- Interoperability
- Tools
- Standard
Hugging Face官方
更新于 2026Hugging Face Agents Course
系统的智能体实战课程，基于 smolagents、LlamaIndex 与 LangGraph，从基础一直做到综合项目。
- Agents
- Hands-on
- Frameworks
LangChain官方
更新于 2026LangGraph
面向持久化、有状态多智能体系统的底层编排框架，支持显式图结构、记忆与人类参与环节。
- Stateful agents
- Graphs
- Python
Hugging Face官方
更新于 2026smolagents
极简的代码型智能体库，定义工具、接入任意模型，几行 Python 即可运行智能体循环。
- Code agents
- Lightweight
- Python
Shanghai AI Lab官方
更新于 2024SeedLLM 丰登
首个种业大语言模型，围绕品种选育、农艺性状、栽培技术与适宜推广区域进行专业训练。
- Agri LLM
- Breeding
- Chinese
AgriAgent (open source)社区
更新于 2024AgriAgent
基于 MiniCPM-Llama3-V 的中文开源农业多模态大模型，可进行作物病害识别与种植问答。
- Agri VLM
- Disease ID
- Chinese
AgriGPT (arXiv)社区
更新于 2025AgriGPT
面向农业的领域大模型生态，基于多智能体数据引擎与 Agri-342K 指令数据集构建。
- Agri LLM
- Dataset
- Ecosystem
Lilian Weng社区
更新于 2026Lil'Log
关于大模型智能体、扩散模型、强化学习、幻觉与推理的深度技术长文，常被作为权威讲解参考。
- Deep dives
- LLM agents
- Reference
Andrej Karpathy社区
更新于 2026Neural Networks: Zero to Hero
从零手写神经网络：反向传播、makemore 与 GPT，配套逐行讲解的可跟练视频课程。
- From scratch
- Backprop
- GPT
3Blue1Brown社区
更新于 20263Blue1Brown: Neural Networks
以可视化和直觉优先的方式讲解神经网络、梯度下降、反向传播与 Transformer。
- Intuition
- Visualization
- Math