Plant Phenomics（中文译名：《植物表型》），ISSN：2643-6515，EISSN：2643-6515，是American Association for the Advancement of Science出版的国际性学术期刊，创刊于2019年，2026年总发文量约112篇。该刊采用OA开放访问，学科归属为Multiple。该刊是农林科学、农艺学领域的国际权威刊物，已被SCI（科学引文索引）、SCIE（科学引文索引扩展版）、EI（工程索引）等国际主流学术数据库收录。2026年期刊影响因子达8.2，2025年期刊CiteScore为10.6，2025年期刊自引率约8.5%，在中科院期刊分区体系中位列农林科学大类1区TOP 期刊，在所属学科领域具备高学术影响力与国际认可度。Plant Phenomics长期聚焦农林科学、农艺学及相关产业的技术应用前沿，平均审稿周期14 Weeks，审稿流程高效稳定。在稿件录用评判中，该刊将创新性与前沿性作为核心遴选标准，重点收录能够对农林科学、农艺学领域的落地与发展产生实质性推动价值的研究成果。
杂志介绍
JCR分区
Q1
中科院分区
1区
影响因子
8.2
CiteScore
10.6
期刊收录
SCI、SCIE、EI
期刊评价
名词解释：
影响因子（Impact Factor, IF）：指该期刊前两年发表的文章，在第三年的平均被引用次数。它反映了期刊的近期平均影响力和热度。
中科院分区：中科院分区表是国内主流的学术期刊分级评价工具，核心意义是建立跨学科可比的统一评价标尺，为职称评审、学位授予、科研立项等科研管理工作提供标准化量化依据，同时帮助科研人员筛选优质期刊、规避学术风险，适配国内本土化的科研评价需求。
期刊分区表
《新锐期刊分区表》（2026年3月发布）
| 大类学科 | 小类学科 | Top期刊 | 综述期刊 |
|---|---|---|---|
|
农林科学
1区
|
AGRONOMY
农艺学
PLANT SCIENCES
植物科学
REMOTE SENSING
遥感
1区
1区
2区
|
是 | 否 |
期刊分区表（2025年3月升级版）
| 大类学科 | 小类学科 | Top期刊 | 综述期刊 |
|---|---|---|---|
|
农林科学
1区
|
AGRONOMY
农艺学
PLANT SCIENCES
植物科学
REMOTE SENSING
遥感
1区
1区
2区
|
是 | 否 |
期刊分区表（2023年12月升级版）
| 大类学科 | 小类学科 | Top期刊 | 综述期刊 |
|---|---|---|---|
|
农林科学
1区
|
AGRONOMY
农艺学
PLANT SCIENCES
植物科学
REMOTE SENSING
遥感
2区
2区
3区
|
否 | 否 |
JCR分区
2025-2026年最新版
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
|---|---|---|---|---|
| 学科：AGRONOMY | SCIE | Q1 | 2 / 133 |
98.9 |
| 学科：PLANT SCIENCES | SCIE | Q1 | 16 / 285 |
94.6 |
| 学科：REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 7 / 66 |
90.2 |
| 学科：AGRONOMY | SCIE | Q1 | 2 / 133 |
98.87 |
| 学科：PLANT SCIENCES | SCIE | Q1 | 14 / 285 |
95.26 |
| 学科：REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 6 / 66 |
91.67 |
2023-2024年最新版
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
|---|---|---|---|---|
| 学科：AGRONOMY | SCIE | Q1 | 1 / 125 |
99.6 |
| 学科：PLANT SCIENCES | SCIE | Q1 | 13 / 265 |
95.3 |
| 学科：REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 6 / 62 |
91.1 |
| 学科：AGRONOMY | SCIE | Q1 | 6 / 125 |
95.6 |
| 学科：PLANT SCIENCES | SCIE | Q1 | 16 / 265 |
94.15 |
| 学科：REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 6 / 62 |
91.13 |
中国学者近期发文
1
A parallel resnet-transformer and cross-modal attention network for identification of rice blast resistance using UAV-based visible-infrared imager2
InspectGaussian: Large-scale coarse-to-fine Gaussian reconstruction for orchard inspection robot3
Leveraging time-series point clouds for dynamic crop canopy monitoring: Quantifying phenotypic variability and assessing leaf-level photosynthetic contribution4
Plant3R: Fusing 3D feature learning with Gaussian splatting to enhance wheat plant 3D reconstruction precisio5
Hyperspectral imaging meets 3D Gaussian Splatting: A novel approach beyond 3D plant morpholog6
Low-annotation apple flower counting: A color-SAM enhanced and uncertainty-guided semi-supervised framewor7
3D point cloud driven organ semantic segmentation to assess maize structural responses along the planting-density gradien8
Synchronized UAV multi-angle inversion of canopy structure parameters in wheat breeding material9
VE-MLM: A variable endmember-based multilinear mixing framework for crop FAPAR estimation using UAV multispectral imager10
Quantification of lettuce leaf DUS test traits and phenotypic fingerprint construction for variety identificatio在线咨询
Plant Phenomics
国际简称：Plant Phenomics参考译名：植物表型
