Mapping California's Urban Forest at Scale: An Error-Adjusted Canopy Time Series for Monitoring Change
本研究はカリフォルニア州の都市樹木被覆を監視するためのスケーラブルかつ誤差補正された深層学習フレームワークを提示し、2016 年から 2022 年にかけて州全体で統計的にゼロと区別できない減少を示し、都市樹木被覆の半分以上が民間住宅用地に存在することを明らかにし、これにより正確な政策追跡のために厳密な不確実性推定が不可欠であることを強調している。