本书面向农业科学、植物学、计算机科学(机器学习方向)、智慧农业领域的科研人员、研究生及企业技术从业者，遵循“基础认知—技术落地—未来探索”的逻辑框架，系统梳理深度学习赋能植物表型的理论基础、技术方法与农业应用。本书先从植物表型的核心概念、深度学习的基础原理入手，搭建跨学科的知识桥梁，再聚焦数据采集、模型构建、技术适配等关键环节，详解深度学习在表型识别、生长监测、胁迫诊断等场景的落地途径，最后探讨当前技术面临的瓶颈与未来发展趋势，为读者提供前沿方向的参考。