本研究提出了一种新框架，将度量学习与大型语言模型结合，用于生态建模评估。该方法提高了农作物生产力和二氧化碳通量预测的评估能力，解决了传统评估指标在捕捉生态过程时间模式方面的不足。

该研究使用深度学习模型推进了激光雷达数据中的个体树冠分割，适用于不同的激光扫描类型。研究评估了模型在不同数据情景下的性能，并在树木分割中树立了新的标准。该研究对未来的生态建模和森林管理有贡献。