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RESEARCH · CL_141106 · Jul 13 · 11:18

新的AI模型改进了地球观测数据的不确定性量化

研究人员开发了地球观测（EO）回归任务中不确定性量化的新方法，这对于城市规划和气候政策等应用至关重要。提出的高斯UC和分位数UC模型利用Sentinel-1和Sentinel-2时间序列数据，为建筑物高度、树冠高度和生物量提供可靠的置信度估计和预测。这些方法不仅能媲美或超越确定性基准，而且在树冠高度估算方面优于现有的不确定性感知模型。