要將GMT模型擴展到更複雜的農業應用場景，例如田間植物表型分析，可以考慮以下幾個方向。首先，應用多模態數據融合技術，將RGB圖像與其他感測器數據（如RGB-D、熱成像或多光譜數據）結合，這樣可以提供更豐富的植物特徵，幫助模型更好地理解植物的生長狀態和環境影響。其次，針對田間環境的變化，增強數據增強技術的使用，例如隨機旋轉、縮放和顏色變換，以提高模型的魯棒性和泛化能力。此外，考慮將時間序列數據納入模型中，通過分析植物在不同生長階段的變化，進一步提升模型對植物生長動態的理解。最後，結合深度學習與傳統的植物生理學知識，設計專門的特徵提取器，以捕捉植物的生理特徵，從而提高分割性能。