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附录 1 RFP 编号 25-07 城市树冠...
附录 1 RFP 编号 25-07 城市树冠评估更新提案 截止日期：2025 年 2 月 6 日上午 11:00（当地时间） 此处包含的信息优先于原始文件和所有之前的附录（如果有），并附加于其后。本附录包括五 (5) 页。提案人应确认已收到本附录 1，包括其提案中的所有附件，并在提案中注明已收到附录。未确认收到本附录而提交的提案可能被视为不符合要求。提交的提案应包含 RFP 文件中提供的以下表格：• 附件 C — 安娜堡市非歧视合规声明• 附件 D — 安娜堡市最低工资合规声明• 附件 E — RFP 文件中的供应商利益冲突披露表如果提案在开启时未能提供上述已填妥的表格，则可能会被视为无响应而被拒绝，并且可能不会被考虑授予奖项。I. 更正/添加/删除下述 RFP 文件的更改将在更改的页面或章节中予以提及。投标人在审查文件时应予以注意，并将这些更改包括进去，因为它们可能会影响此处未具体提及的其他领域的工作或细节。章节/页面 更改 第 5 页 按照 RFP 编号 25-07 文件的规定： 提案截止日期：2025 年 2 月 6 日下午 2:00（当地时间） 按照此处更新： 提案截止日期：2025 年 2 月 6 日上午 11:00（当地时间） 备注：这是为了澄清对此 RFP 的回复截止日期为上午 11:00（当地时间）。
城市树战略 - 克拉伦斯谷理事会
•改善城市村庄和街道的便利和景观美学•通过阴影减少紫外线的暴露量•绿叶街道•绿叶街道更加行走和骑自行车，改善身体健康•城市树木和景观改善心理健康和景观，改善压力并减少身体良好的降低和减少的压力•通过减少的舒适度和良好的舒适性•降低空气舒适的速度•温度降低了温度的速度，•温度降低了，温度降低了，温度降低了，温度温和的温度降低了，•途径和街道•城市树木使人们能够与自然建立更多的联系并建立社会凝聚力
使用 ... 绘制热带环境中的城市树种地图
功能。...................................................................................................................... 28
使用机载激光扫描绘制城市树冠覆盖图
NINA 出版物 NINA 报告 (NINA Rapport) 这是 NINA 向客户报告已完成的研究、监测或审查工作的常用形式。此外，该系列还将包括研究所的许多其他报告，例如研讨会和会议报告、内部研究和审查工作结果以及文献研究等。在适当的情况下，NINA 报告也可以以第二语言发布。NINA 特别报告 (NINA Temahefte) 顾名思义，特别报告涉及特别主题。特别报告是根据需要制作的，该系列的范围很广：从系统识别关键到有关社会重要问题领域的信息。NINA 特别报告通常采用流行的科学形式，与 NINA 报告相比，其插图更重要。NINA 概况介绍 (NINA Fakta) 概况介绍的目的是让公众快速轻松地获取 NINA 的研究成果。概况介绍简要介绍了我们一些最重要的研究主题。其他出版物 除了在 NINA 自己的系列中报道外，该研究所的员工还在国际期刊、科普书籍和杂志上发表了大部分科学成果。
全球分析城市树木在解决方面的作用...
21世纪将是城市世纪，随着全球有超过20亿人到达城市。这种快速的城市化在人类历史上是前所未有的，到2050年，绝大多数人类将生活在城市，城镇和其他城市地区。1然而，在“城市胜利”的这一时刻，世界的城市地区也面临着许多重大挑战，从提供工作和公用事业到新兴的公民，到保护其居民免受犯罪和暴力，到保护城市环境资产。全球城市环境挑战最紧迫的是空气质量。在大多数城市中，最具破坏性的空气污染物是颗粒物，它是从多种来源发出的，尤其是农业残留物，燃料和化石燃料的燃烧。3个细颗粒物（直径小于2.5微克，µg，也称为PM 2.5）可以深入吸入肺部，估计每年会造成320万人死亡（大约是全球疾病负担的4％）（图E1的4％）（图E1），主要来自脑脊柱疾病（例如，脑臂疾病（例如，心脏病）和心脏病（例如，心脏病）。3，4 pm 2.5暴露也有助于包括哮喘在内的慢性和急性呼吸道疾病。问题可能会变得更糟：一项研究预测，到2050年，细颗粒物每年可能会杀死620万人。4个城市和国家政府非常了解PM 2.5姿势的威胁，他们急切地寻找减少它的方法。
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
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。