不管对与不对，科普一下，从事信息技术的农业科研工作者是如何去研究农业自然科学的。 总的理念是图一，代入人的感观来解决问题。 而对于植物株型参数数据，通过可见光成像可以测量植物的结构，宽度、密度、对称性、叶长、叶宽、叶面积、叶角度、叶颜色、叶病斑、种子颜色、种子面积等50多个参数。见图2。以前这些数据都要靠手来量的。 而现代的传感设备，对植物的生理参数数据也方便测定。见图3。通过近红外成像、远红外热像、核磁成像等，可以观测：(1)植株茎流 (2)茎杆直径 (3)叶片温度(4)叶绿素监测(5)光合作用测定(6)植物气孔等。 而对于根系，也可以进行CT式的测定。见图4。 当然还有很多空间数据的测定，借助于常规的气象式的传感器等。 这里有一个问题，就是自然科学中的问题，是错综复杂的，不同要素间的关系，协同，自然科学工作者尚在摸索中，原来的理论有时也常常失灵。所以完全机械地去套用线条式的思维去做一些数据的测定，目前来看，仍停留在普通工具应用的升级概念阶段。 大家说呢？也许以后类似deepseek等能帮助我们更深一步！
