Deep Evidential Regression

新的深度证据回归方法估算森林高度并量化不确定性

研究人员开发了一种名为深度证据回归（DER）的新方法，用于从卫星影像中估算森林高度，并能量化预测不确定性。该方法特别适用于地理空间应用中常见的稀疏数据场景。通过使用具有多模态Sentinel-1和Sentinel-2数据的U-Net架构，DER可以在单次运行中联合预测森林高度及其相关的不确定性，其性能与确定性方法相当，同时提供了关键的不确定性估计。