计算机视觉在树根生长动态监测中的应用

资源摘要信息:"该项目是一个计算机视觉项目，主要目的是对根部生长进行建模。项目的具体工作是基于图像的根部生长建模，通过分析从地下安装的普通办公室扫描仪获取的根图像，自动分析图像中的每日根部长度（和/或根部面积）并计算每日的根部生长。这个项目对于理解树木的根部生长动态，对于森林生态系统碳循环的研究具有重要的意义。项目的成员包括Dennis Muiruri、Mikko Saukkoriipi、奥尔加·卡曼诺夫和Tapio Koukkari，他们分别在GitHub上有自己的账号，具体信息可以在项目的链接中找到。该项目的文件名称列表为root_growth_cv-main，使用的技术标签为JupyterNotebook。" 知识点详细说明： 1. 计算机视觉在生物研究中的应用：计算机视觉是一种利用计算机来模拟人类视觉系统的科学，它在生物研究领域有着广泛的应用。例如，在本项目中，通过计算机视觉技术，研究人员可以从图像中提取出根部生长的信息，这对于理解树木的根部生长动态，对于森林生态系统碳循环的研究具有重要的意义。 2. 图像处理技术在根部生长建模中的应用：本项目的主要工作是从扫描仪获取的根图像中，自动分析图像中的每日根部长度（和/或根部面积）并计算每日的根部生长。这涉及到图像处理技术，包括图像的获取、图像的预处理、特征提取、模型建立等。 3. 树木根部生长动态的研究：树木根部生长动态是森林生态系统碳循环中的关键因素，但人们对其了解并不多。通过本项目的自动分析和计算，可以更好地理解树木的根部生长动态，对森林生态系统碳循环的研究具有重要的推动作用。 4. JupyterNotebook的使用：JupyterNotebook是一种开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档。在本项目中，JupyterNotebook被用作开发和测试的平台，通过它可以方便地记录和展示项目的过程和结果。 5. GitHub的使用：GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为其强大的协作功能而闻名。在本项目中，项目成员通过GitHub进行协作，共享代码和文档，方便了项目的开发和管理。 6. 芬兰大气与地球系统研究所（INAR）的贡献：INAR是本项目的重要参考来源，他们可能为项目提供了相关的理论支持和技术指导，也可能是项目的研究对象或者实验环境的提供者。