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World File Search System城市绿地
利用人工智能分析公民对城市绿地的看法
持续的人口增长和城市化正在使研究转向考虑城市绿地的质量，而不是这些公园、树林和湿地的数量。迄今为止，城市绿地的质量一直由专家评估来衡量，包括现场观察、调查和遥感分析。位置数据平台（例如 TripAdvisor）可以提供人们对许多目的地和体验（包括 UGS）的看法。本文利用人工智能技术进行意见挖掘和文本分类，使用此类平台的评论作为城市绿地质量评估的新方法。自然语言处理用于通过实施计算分析来分析给定监督单词分数的上下文信息。这样的应用程序可以帮助地方当局和利益相关者了解未来对城市绿地的投资并为其辩护。
实施绿色城市空间的挑战
城市化应涉及物质发展，例如建筑物本身和城市绿地，即充满植物的公共空间。然而，创建城市绿地并不是私人开发商的首要任务，他们考虑的是财务方面和高回报的发展，这些发展为他们带来了更大的利益。因此，大多数现代城市发展缺乏城市绿地，这影响了城市居民的生活方式。因此，本研究的目标是鼓励古晋的私人开发商创建城市绿地。本研究采用了一项针对古晋市的问卷调查。结果强调了从古晋私人开发商的角度建立城市绿地的挑战。这一结果将增加对私人开发商看法的讨论。未来的研究应继续探索增强私人开发商积极态度的方法，以增强他们对城市绿地的参与。关键词：建设、开发商、城市绿地、城市发展介绍
2023-25 年活动策略
纽卡斯尔城市绿色组织是一家慈善机构，负责管理该市的 33 个公园和 60 多个分配地。它们都是该市及其居民的重要资产。该市公园举办的各种活动将为居民和游客提供参与活动和享受城市绿地的机会，同时也为支持纽卡斯尔公园和分配地的长期维护和改善提供重要的收入来源。
使用融合...绘制城市树冠覆盖图
关键词：树冠覆盖、机载 LiDAR、图像数据、NDVI、数据融合 摘要：城市绿地，特别是城市树木，在提高城市宜居性方面发挥着关键作用。获得准确且最新的树冠覆盖图对于城市绿地的可持续发展至关重要。LiDAR 点云广泛用于建筑物和树木的测绘，并且已经提出了多种 LiDAR 点云分类技术用于自动测绘。然而，城市地区树冠形状的复杂性可能会影响从 LiDAR 数据自动提取树木的点云分类技术的有效性。多光谱影像为 LiDAR 数据提供互补信息，可以提高点云分类质量。本文提出了一种从融合的 LiDAR 点云和多光谱卫星图像数据中提取树冠覆盖的可靠方法。所提出的方法最初将每个 LiDAR 点与来自联合配准的卫星图像数据的光谱信息相关联。它计算每个 LiDAR 点的归一化差异植被指数 (NDVI) 值，并纠正被错误分类为建筑物的树点。然后，应用考虑 NDVI 值的树点区域增长。最后，利用分类为树点的 LiDAR 点生成树冠覆盖图。所提出的树冠性能
英语（精确度和写作）
Q. 2. 写出以下文章的摘要并提出合适的标题：（20）在繁华的城市中心，城市绿地是宁静的绿洲，为人们提供远离喧嚣的休憩之所。公园里点缀着生机勃勃的植物，成为人们放松和娱乐的天堂。绿地为各种野生动物提供了庇护所，在城市发展和环境保护之间创造了微妙的平衡。除了美学吸引力之外，城市公园在促进社区联系方面发挥着至关重要的作用。家人聚在一起野餐，朋友参加体育运动，人们在大自然的怀抱中找到慰藉。这些公共空间是文化活动、露天音乐会和艺术装置的场所，丰富了城市体验。城市绿地的好处不仅限于休闲。它们有助于改善空气质量，缓解城市热岛效应，促进整体幸福感。在城市范围内接触大自然成为心理健康的一个重要方面，为内省和恢复活力提供了避难所。然而，挑战在于如何平衡日益增长的城市化进程与绿色空间的保护。可持续的城市规划对于确保混凝土丛林和自然天堂的共存至关重要。创建和维护公园、林荫大道和绿色屋顶的努力成为塑造优先考虑人类和环境健康的城市的不可或缺的组成部分。随着城市的发展，保护和改善城市绿色空间成为共同的责任。我们的愿景是培育将自然无缝融入城市生活的城市景观，促进人类进步与环境可持续和谐共存。
BEN 3102 – 设计研讨会 C 事件 – 重塑城市开放空间 单元协调员：Sarah Scheiber 博士 导师：Sarah Scheiber 博士、Antoine G 先生
在马耳他，国家环境政策（NEP）（GoM，国家环境政策，2012）1 和环境与发展战略计划（SPED）（GoM，环境与发展战略计划，2015）都明确指出需要走向可持续发展。SPED 认为，人口密度的增加“在某些地区不同程度地表现出了许多负面影响，影响了街景和公共开放空间的质量、社会和社区设施，增加了交通流量，影响了居住舒适度和总体环境维护”。此外，城市绿地供应量低不利于健康的生活方式。交通拥堵、行人安全、空气和噪音污染等因素降低了生活舒适度和质量。这导致社区内社会融合度逐渐下降。
2021 年基础设施计划
2021-22 年州长预算还反映了加州致力于通过有针对性的计划改善基于自然的基础设施，这些计划侧重于管理自然和工作用地，以推进该州的气候变化目标。加州近 4000 万人口仅生活在该州 6% 的土地上。该州的农场、森林、牧场、保护区，甚至城市绿地都在扩大碳封存和增强气候适应力方面发挥着关键作用。行政命令 N-82-20 加速了这些不同景观的行动，并强调了智能土地管理如何推进该州的气候目标，同时提高粮食和水安全，保护加州全球公认的生物多样性，扩大休闲和平等接触自然的机会，并建立可持续的农村经济。
利用人工智能测量绿化覆盖率的技术开发（研究期间：2018-2020 财年） 大桥正木，高级研究员；石井规光（城市和区域规划博士），城市规划部城市开发部主任 胜又亘（工程博士），城市规划部主任
NILIM 正在开展绿化对改善城市环境效果的定量评估方法研究 1，以开发城市绿地的定量测量和评估方法，并建立技术知识，以有效利用绿地的各种功能用于城市规划。本文介绍了本研究项目中正在开发的使用人工智能测量绿化覆盖率的技术。 2. 利用人工智能进行绿化覆盖率调查 本研究旨在通过使用人工智能 (AI) 的图像识别技术自动从图像中提取绿地，从而减少绿化覆盖率调查的工作量和成本。本研究还通过创建该技术的智能手机应用程序，研究提高私营部门对绿化的认识并在私有土地上扩大绿地的方法，并开发地方政府和居民共同进行绿化覆盖率调查的机制。 3. 通过深度学习利用图像识别