USDA/CAL FIRE

地理人工智能工作流程绘制城市树冠及其与城市温度的联系

研究人员开发了一种新的光学地理人工智能工作流程，用于评估加州戴维斯市的城市树冠覆盖。该方法利用高分辨率图像和深度学习模型（如 DeepForest 和 Segment Anything Model (SAM)）来识别和绘制单个树冠和整体树冠表面的地图。该工作流程成功绘制了该市 9.37% 的树冠地图，与现有的激光雷达辅助产品高度一致，并揭示了树冠覆盖与地表温度之间的负相关关系，强调了城市绿化在缓解高温方面的重要性。