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一览众山小-可持续城市与交通

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一览众山小-可持续城市与交通

年3月20日期

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原文/BenjaminSchneider,EricJaffe

翻译/陈纤嫣

校验编辑/众山小

文献/户一凡

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树木随处可见，那你有否想过树木是怎么被记录下来的呢？不同地区的树木密度又是怎样的呢？本文则一将讲述如何利用机器学习模型实现对树木的地理映射。衡量一个社区是否是一个健康的社区，我们往往会从其区位、教育资源、环境以及治安等方面综合考虑。而社区周围的公园设施也越来越受重视，本文则二将带你来探索如何对公园可达性进行地理分析。

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树木地理映射的机器算法

图一、DescartesLabs建立了一个机器学习模型，利用激光雷达，航空影像和卫星图像综合识别全球的树冠。上图是Baltimore高速公路立交附近的树丛。

近年来，人们在城市树木身上大做文章。城市树木减少犯罪（参考文献1，请后台留言下载）并帮助雨水管理（参考文献2，请后台留言下载）（耶！）。美国各地的城镇每年砍伐万棵树（嘘！）（参考文献3，请后台留言下载）。但是，持续气候变化正在加速全球大都市城市树木的增长（嘘/呀？）（参考文献4，请后台留言下载）。目前城市树木其实是被严密监管着，联合国甚至还在年召开了城市森林世界论坛，讨论城市森林和绿色基础设施的规划，设计和管理问题。