使用遥感和深度学习监测大型城市街道树木的时间变化

科学领域:

• 城市生态学 城市生态学
• 遥感是一种远程传感.
• 地理空间分析是什么?

背景情况:

• 城市森林提供关键的生态系统服务,但关于它们的分布和可访问性的数据往往缺乏.
• 对城市绿色空间的不公平接入对公共卫生和环境正义构成挑战.
• 遥感为监测城市森林动态提供了一个可扩展的解决方案.

研究的目的:

• 评估旧金山湾区18年期间 (2005-2022) 大型城市街头树木 (树冠直径>7米) 的变化.
• 识别在获得大树冠的社会人口差异.
• 为城市森林监测利用深度学习和遥感.

主要方法:

• 利用深度学习算法从国家农业图像计划 (NAIP) 卫星图像中识别大型城市街道树木.
• 分析了18年来在人口普查区,城市和县级树木存在的变化.
• 与社会人口统计数据相关联的树冠变化.

主要成果:

• 在不同地理尺度上成功跟踪了大街树的可用性变化.
• 揭示了在获得大树冠的社会人口学上的显著差异.
• 在增加大树冠和更高的家庭收入,白人人口比例和家庭存在之间发现了积极的联系.

结论:

• 深度学习和遥感是监测城市森林变化和识别获取不平等的有效工具.
• 社会经济因素对大城市树木的分布和增长有很大影响.
• 调查结果强调了有针对性的城市规划的必要性,以确保公平地获得大树的好处.