本文探讨了利用Google地图遥感图像进行城市树木检测与物种识别的方法，提出基于卷积神经网络的分类和监测技术。研究表明，该方法能够有效检测超过70%的城市树木，并准确分类超过80%的40种树木物种。此外，研究还介绍了多模态深度学习模型和基于LiDAR数据的树种分类模型，提升了树木识别的准确性和性能。

本文研究了利用谷歌地图的航空影像和深度学习模型（如VGG和ResNet）进行城市树木分类的方法。研究显示，最佳模型在六种树种上的平均准确率超过60%。通过卷积神经网络，成功检测超过70%的树木，80%的树种分类准确。此外，采用弱监督方法和高分辨率LiDAR数据量化城市森林的时空分布，验证了研究结果的可靠性。