准确估计森林高度对于碳核算、生物多样性监测和生态系统管理等应用至关重要。虽然深度学习方法能提供准确预测，但通常无法量化预测不确定性，这在稀疏标注和地理分布变化的地理空间环境中尤为重要。本文研究了用于森林高度估计的深度证据回归（DER），基于TreeUQ基准数据集，利用Sentinel-1/-2多模态卫星数据和巴伐利亚州的树木清单数据，提出了适应极端标签稀疏性的掩码证据损失。采用U-Net结构，实现树高及其不确定性的一次性预测。实验表明，DER在保持与确定性U-Net相当性能的同时，能有效提供校准良好的不确定性估计，展示了证据学习在地球观测数据不确定感知森林结构估计中的潜力。
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该研究解决了森林高度估计中常见的标签稀疏和预测不确定性问题，提升了卫星遥感数据应用的可靠性，对生态环境监测和管理具有重要意义。
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UAV3DCrop是一个公开数据集，包含大规模无人机多角度农作物图像，覆盖玉米、大豆、小麦和燕麦等作物，用于评估三维重建技术在重复农田监测中的表现。该基准测试包含七种场景优化方法和四种预训练模型的多指标对比，评估包括图像外观、深度和冠层高度恢复。结果显示不同方法在不同指标上表现不一，当前三维重建技术尚未能兼顾外观、几何和度量精度，且预训练模型中仅有部分能恢复准确的尺度，表明农业场景的三维重建仍具挑战。数据集公开提供，促进精准农业视觉技术发展。
视频中的面部表情识别（FER）面临挑战，因为模型需要识别细微且随时间变化的个体差异情感状态。虽然视觉语言模型提供可转移的视觉语义表示，但基于独立主体训练的模型在推理时常因主体特异性分布差异而性能下降。现有测试时适应（TTA）方法通常在推理阶段更新模型参数，增加计算成本和延迟。基于缓存的方法避开参数更新，但早期适应或罕见类别由于目标样本不足难以形成可靠类原型。本文提出基于能量的缓存个性化（EB-CaP），一种面向视频FER的主体在线TTA方法，通过轻量级能量模型从当前无标签视频中采样个性化类原型，无需大量目标数据或存储多样的源原型。其能量函数基于预训练CLIP模型，利用目标视频嵌入与类别文本嵌入的相似度引导采样。同时设置正负缓存存储可靠与不确定目标嵌入，采用自适应熵门控控制缓存更新，并使用多样性门限制冗余样本。最终预测结合缓存分数和当前CLIP分数。实验证明EB-CaP在BioVid、StressID和BAH数据集上优于现有TTA方法，且保持低计算和内存开销。代码公开。