Mapping California's Urban Forest at Scale: An Error-Adjusted Canopy Time Series for Monitoring Change
Cette étude présente un cadre d'apprentissage profond évolutif et ajusté aux erreurs pour surveiller le couvert arboré urbain en Californie, révélant un déclin à l'échelle de l'État statistiquement indiscernable de zéro entre 2016 et 2022 et soulignant que plus de la moitié du couvert urbain se trouve sur des terres résidentielles privées, ce qui met en évidence la nécessité d'une estimation rigoureuse de l'incertitude pour un suivi précis des politiques.