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Fecha de publicación: 18 diciembre, 2022
Colección: Investigación | Categoría: Árboles urbanos
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El dosel de árboles urbanos (UTC) se usa comúnmente para evaluar la extensión de los bosques urbanos y tradicionalmente se ha estimado utilizando fotointerpretación e inteligencia humana (HI). Los modelos de inteligencia artificial (IA) pueden proporcionar un método menos intensivo en mano de obra para estimar la copaParte aérea de un árbol, formada por las ramas y las hojas. Más de los árboles urbanos. Sin embargo, los estudios sobre cómo se comparan los métodos de estimación de inteligencia humana e inteligencia artificial son limitados.
Acá se investigó cómo la inteligencia humana y la inteligencia artificial se comparan con las estimaciones del dosel de árboles urbanos y otras cubiertas terrestres. También se produjo un cambio en la copaParte aérea de un árbol, formada por las ramas y las hojas. Más de los árboles urbanos entre dos períodos de tiempo y una precisión del acuerdo de evaluación.
Se encontró una diferencia estadísticamente significativa (p < 0.001) entre las dos interpretaciones para una estimación del dosel de árboles urbanos en todo el estado (n = 397). En general, las estimaciones de la copaParte aérea de un árbol, formada por las ramas y las hojas. Más de los árboles urbanos fueron más altas para la inteligencia humana (31,5 %, 0,72 SE) que para la inteligencia artificial (26,0 %, 0,51 SE). Los enfoques de inteligencia artificial comúnmente se basan en un conjunto de datos de entrenamiento que se compara con un tomador de decisiones humano. Dentro de la región de entrenamiento de inteligencia artificial (n = 21) utilizada para este estudio, no se encontraron diferencias (p = 0,72) entre los dos métodos, lo que sugiere que otros factores regionales son importantes para entrenar el sistema de IA.
La copaParte aérea de un árbol, formada por las ramas y las hojas. Más de los árboles urbanos también aumentó (p < 0,001) entre dos períodos de tiempo (2013 a 2018) y dos evaluadores pudieron detectar el mismo punto de muestra durante el 90% del tiempo.
Título Original:
"Comparison between Artificial and Human Estimates in Urban Tree Canopy Assessments"
Autor/es:
Andrew K. Koeser, Richard J. Hauer, Deborah R. Hilbert, Eden F. Clymire Stern, Dan Buckler, Laura Buntrock, Eric Larsen, Nilesh Timilsina, Les P. WernerEste recurso en particular se relaciona con:
| Tipo de Documento: | En Web |
|---|---|
| Año de publicación: | 2022 |
| Idioma: | Inglés |
| País/territorio: | Estados Unidos |
| Accesos al recurso: | 31 |
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