润色下面的中文表述使其表达更加简洁、逻辑性强、学术化。本研究中所使用的Mask R-CNN模型是通过Python 36语言与PyTorch 110、Cuda 111深度学习框架实现其余的图像预处理与冠层分割算法均是在Matlab软件中编写与运行。所有的图像处理实验过程均在Windows 10操作系统下配有360 GHz处理器、64 GB RAM、2 TB硬盘、11 GB GPUNVIDIA GeF

本研究采用Mask R-CNN模型进行冠层分割，该模型基于Python 3.6语言、PyTorch 1.10和Cuda 11.1深度学习框架实现。图像预处理和冠层分割算法采用Matlab软件编写和运行。所有实验在Windows 10操作系统下，配备3.60 GHz处理器、64 GB RAM、2 TB硬盘和11 GB GPU（NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti）的工作站上完成。