UNITesi

Implementation of a low-cost and automated platform for image-based plant phenotyping: 3D reconstruction, traits extraction and modeling applications

ROSSI, RICCARDO
2022
2022
Inglese
3D phenotyping, 3D-image analysis, available soil water, digital biomass, high-throughput phenotyping platforms, low-cost platform, Multi View Stereo, plant growth modelling, plant imaging, plant phenomics, structure from motion
177
Università degli Studi di Firenze
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/186834
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIFI-186834