遥感数据不确定性下的城市树木生长建模：欧洲两座城市的研究
Modelling urban tree growth under the uncertainty of remote-sensing data: A study across two European cities
发表于 2026年10月1日 · 收录于雷达 2026年11月5日
中文摘要
研究融合遥感与树木登记数据，构建预测不同生长阶段树高和冠幅的框架，并在哥本哈根和索非亚进行检验。机器学习模型的预测效果优于异速生长模型；局部遮阴和地表硬化是重要预测因素，而附近建筑距离影响有限。研究指出，高质量遥感数据有助于城市森林监测及绿地基础设施规划管理。