表型分析是一种系统性过程，通过量化和评估各种结构和生理特性，以理解生物体的基因组成、环境和管理实践之间的复杂相互作用，通常称为基因与环境（GxE）相互作用。在植物研究中，这些特性包括植物高度、茎直径、叶片大小、角度和形状、叶绿素含量、生物量、叶面积等方面。3D植物表型分析在推进植物生物学理解、改进作物育种和农业实践方面起着至关重要的作用。3D成像已成为一种强大的表型分析工具，提供了对植物结构和特性深入的洞察。与2D成像相比，3D成像通过利用深度感知和多视角克服了部分遮挡等挑战，实现了无法在二维中充分评估的植物特性的精确测量。然而，即使最近取得了显著进展，仍存在许多挑战，包括需要精心设计的实验设置以进行标准化数据收集、处理流程的自动化以及3D表示的稳健分析技术，这些问题仍然阻碍了3D植物表型分析的广泛应用。为了推动基于3D成像的表型分析的进步，全面评估现有策略是必不可少的，但目前缺乏专门的综述来审视和强调未来改进的不同方面。为了填补这一空白，我们对81项使用3D成像进行植物各种特性评估的研究进行了系统调查。我们的综述详细探讨了数据采集的各个阶段，包括传感技术、表示方法、预处理方法、分析方法和表型特性估算技术。我们相信，这篇全面的综述将为从事高通量植物表型分析的研究人员和专业人士提供有价值的指导，帮助他们制定有效的实验设置，并采用适当的处理和分析方法，从而促进该领域的持续发展。

图1 基因与环境相互作用 (GxE)。

图2 3D植物表型分析的处理流程。

图3 基于3D成像的植物表型分析相关综述的分析。

图4 综述的分类。

图5 研究文章筛选流程图（PRISMA）。

图6 所选文章的年份摘要。

图7 3D 成像传感器及其工作原理。

图8 研究中选择的传感器类型汇总。

图9 研究中选择的平台摘要。

图10 采用深度学习技术进行 3D 表型分析的趋势。