本研究提出了一种新框架，通过多视角遥感影像结合异方差回归和贝叶斯建模，改进社会经济状况估计中的不确定性感知。实验结果表明，该方法优于传统RGB模型，有助于识别预测不确定性并指导未来的数据采集。

本研究提出了两种创新方法，将变分贝叶斯应用于贝叶斯神经网络，以提升推理的稳健性和效率。通过新的确定性方法和分层先验，改进了异方差回归的预测性能，并在多个数据集上验证了其有效性和鲁棒性。