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World File Search System土地分类
HBRC年度计划2023-2024
Cyclone Gabrielle对我们人民的影响以及对我们地区的破坏将在未来几年内感受到。许多人在导航未来的外观时继续面对情感和经济压力。我们正在与受影响的社区和地方议会一起进行土地分类，这对他们的房屋，土地，生计和社区意味着什么。这些是很难进行的对话，我要感谢人们的耐心和理解。这是每年艰难的计划预算。我们正在应对大量计划外的旋风成本的挑战，预计会增加，并增加保险费，利率和通货膨胀率上升。为了帮助承担纳税人的负担，并保持对恢复的关注，我们就以前计划的工作做出了一些艰难的决定。我们暂停了一些工作，并缩减了其他工作。我们削减了内部成本，并利用贷款资金来减少对纳税人的影响。我们还延长了内部贷款还款的时间表。您会欣赏贷款资助运营事务只是一种短期解决方案，我们意识到了一个解决方案。改变某些工作计划的决定很艰难，因为我们代表您管理的问题都没有消失，实际上，Cyclone Gabrielle给我们的工作更加紧迫。在2023年6月采用霍克湾地区水评估之前，我们对其进行了更新以包括
1990年城镇和国家规划法...
扫描路径评估dwg-sk03a-p1;典型的轨道构造-DWG-SK04-P1;指示性太阳能电池板DWG-SK04C-P1;指示性逆变器容器-DWG-SK04D-P1;指示性栅栏-DWG-SK04B-P1;指示性控制站DWG-SK04A-P1;指示性构造化合物-DWG-SK04E-P1;围栏边界计划-DWG-SK05-003;电缆连接计划-DWG-SK06-003;咨询增强计划-DWG-SK07-P1;咨询增强计划-DWG-SK07A-P1;拟议的美化摘要 - 西区DWG SK07 Rev 0；拟议的美化摘要 - 东部地区DWG SK07A Rev 0；说明性横截面C-C View- DWG-SK10-001;说明性横截面D-D View- DWG-SK11-001;说明性跨部分E-E视图-DWG-SK12-001;生物多样性净收益评估 - 202312102; Coventry太阳能农场生物多样性-Retric-3 1最终计算12102;考文垂太阳能农场生物多样性指标 - 3 1秒的场景建议；生物多样性计算河流增强生态评估 - 2023年12月；农业土地分类报告 - 2022年12月； Glint和Glare评估 - 2023年5月；树木文化影响评估 - 2024年1月；初步风险评估 - Rev P02；洪水风险评估 - Rev P03；景观和视觉评估 - 2023年5月；计划声明 - 2023年5月；建筑交通管理计划 - 2023年11月；建筑环境管理计划（CEMP）；基于考古台的评估 - 报告编号4354- 2023年12月；健康影响评估 - 2023年8月
可辩护的空间年度通知-L.A。县消防局
•为什么我收到此通知？您的财产位于林业和Cal Fire FHSZ Viewer（CA.Gov）识别的火灾危害严重性区（FHSZ）内，或者历史上已被洛杉矶县消防局潜在的火灾危害。•什么是非常高，高和中等的火灾危害严重性区域，以及谁决定这些区域。fhszs表明，基于几个因素，包括植被，地形，最恶劣的天气状况，火灾历史，预测火焰长度，燃烧概率和Ember铸造，这可能存在着土地区域的潜在火灾危害。Cal Fire命令将州内的所有土地分类。•消防部门在哪里有权进行可辩护的空间检查？《加利福尼亚公共资源法》 4291（PRC 4291）将检查的要求定义为：“一个拥有，租赁，控制，操作，运营或维护建筑物或建筑物的人，在山区，山区，森林覆盖的土地，灌木丛覆盖的土地，被覆盖的土地，覆盖草皮的土地，被覆盖的土地，覆盖着弗拉姆的材料……”。•我的财产周围没有刷子，为什么要检查？如果您的财产位于指定的FHSZ内，则需要检查。由于Ember铸件，这包括在没有开放土地（本地植被）内的开发内部的结构。•为什么这是我第一次收到此通知？可用的GIS技术和映射程序允许消防部门识别FHSZ中的所有包裹。•何时检查我的财产？在将GIS技术集成到检查计划中之前，通过火灾历史和视觉识别来确定结构。新技术允许更高的准确性，并首次确定了一些结构。根据该物业的位置，检查将于4月开始对沙漠地区，5月1日的内陆地区，以及6月1日的沿海地区。•进行检查时我需要回家吗？您不必回家才能完成检查。•消防部门会与我预约检查我的财产。如果您想预约，请致电您当地的消防局以设置方便的时间。如果您错过了检查，收到了违规并想要其他信息，将会有一个电话号码在“联系电话”框中的检查表格顶部拨打本地站。
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。