对于这种类型的工作负载，您可能大量的计算能力和存储空间来处理和分析大量的数据。高网络带宽是必要的，实时获取更新用户行为数据。因此，选择具有高性能计算能力、大容量存储和高速网络的云服务器是非常重要的。然而，这意味着更高的租赁费用。

这种用处理大量关于森林覆盖、植被生长状况等地理信息数据，所以具有大数据处理能力和地图服务支持的云服务器。由于涉及到环境科学和经济学知识，对云服务器的计算性能要求较高，有稳定的运行环境，以保证数据的准确性。因此，尽管这种类型的云服务器可能价格较高，但考虑到其专业性和重要性，它是值得投资的。

对于图像识别任务，强大的GPU支持进行深度学习模型训练和推理。这可能会增加云服务器的成本，但是GPU加速大大提高处理速度和准确度，降低总体运营成本。

无人驾驶高度精确的位置定位、导航和避障功能，以及大量的实时数据处理能力。这通常高级别的云服务，如边缘计算和物联网服务，这将导致较高的租金。