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World File Search System树冠
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
Werribee集水整合水管理计划
Werribee集水区是大墨尔本地区最干燥的，与墨尔本的其他地区相比，树冠覆盖率低，这意味着树木和开放空间更依赖于灌溉以提供社区高质量的绿色空间。虽然平均每年降雨量和更高温度的平均降雨量降低，但预计该集水区会看到更频繁和强烈的降雨事件，这将增加洪水的风险。这些变化，加上增加的发展和人口增长，将在集水区中给基础设施，自然资产和水服务带来更大的压力。
使用饲料甜菜填补秋季/冬季饲料差距
第一季的干物质产量高度可变，范围从2.42T DM/ HA到27.4T DM/ HA。在第二季中，根据杂草控制策略，作物产量均匀差，范围从0.4T DM/HA到2.4T DM/HA。尽管有两个杂草控制的夏天，但我们的两个演示地点的特征是高杂草负担对饲料甜菜作物的性能产生负面影响。我们的任何一个地点都无法实现“树冠闭合”，并且在围场上将围场的植物床处理为细蛋床，从而为杂草生长带来了理想的条件。
新南威尔士州公共开放空间战略
公共开放空间有助于减轻城镇中气候变化和城市热岛效应的影响。在拥有良好公共开放空间和树冠覆盖的郊区，这种影响会减少。13 公园、绿色地被植物和树木吸收阳光并遮蔽坚硬的表面 - 减少吸收和释放的热量。我们种植的树木、灌木和草也是天然的冷却机制，因为植物吸收的土壤水分会蒸发并冷却空气。公共开放空间中的植被也可以改善空气质量。当实施水敏感城市设计时，公共开放空间还有助于保留水并改善当地景观的水质。
气候变化，住房，休闲委员会报告
2.10太阳檐篷在评估的所有七个TRDC拥有的停车场中在技术和法律上都是可行的，但是每个站点上太阳檐篷的财务可行性都是可变的。在调查的七个地点中，太阳檐篷的前三名候选停车场地点是南奥克希休闲中心，威廉·佩恩休闲中心和玫瑰花园。这些地点中的每个地点都有一个附近的理事会拥有的建筑物，可以购买或消耗电力（取决于谁拥有/资金的树冠），并从低成本，低碳电力中受益。
城市森林战略（2023–30）
承认国家2执行摘要4 1背景8 1.1什么是城市森林？8 1.2城市森林受益9 1.3我们的城市森林10 1.4谁管理城市森林？14 1.5树冠覆盖15 1.5.1土地所有权并使用18 1.6树冠覆盖率20 1.6.1树冠盖覆盖率变化因子24 1.6.2私人住宅土地24 1.6.3开放空间25 1.6.4高尔夫球场26 1.6.5公园与储量27 1.6.6 1.6.6保护区27 1.7 1.7 1.7委员会27 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.8如何处理？30 2为什么现在？33 2.1 Kingston's Community Vision 33 2.2 Issues & Challenges 33 2.3 What We've Heard 36 2.4 Related Council Plans & Strategies 38 3 Our Approach 42 3.1 Choosing a Canopy Cover Target 42 3.1.1 Achieving Kingston's Target 45 3.2 Aims 46 3.3 Objectives 46 4 Action Plan 48 4.1 Timeframes 48 4.2 Governance 48 Objective 1.加强执法，控制和激励措施50目标2。改善战略和运营决策54目标3。增强沟通与参与59目标4。有效的伙伴关系与倡导63目标5。改进数据收集，分析和监控66 4.3股权和可访问性68 4.4资源和投资68 5正在进行的监控与评估69 Glossary 70参考71附录72
评估 GEDI 的 LiDAR 数据对巴西桉树人工林冠层高度和木材体积的估算
摘要 — 过去二十年来，星载激光雷达系统凭借其准确估算树冠高度和地上生物量的能力，在遥感领域获得了发展势头。本文旨在利用最新的全球生态系统动态调查 (GEDI) 激光雷达系统数据来估算巴西桉树人工林的林分尺度优势高度 (H dom) 和林分体积 (V)。这些人工林由于树冠覆盖均匀且可进行精确的实地测量，因此提供了有价值的案例研究。基于几个 GEDI 指标，使用了几个线性和非线性回归模型来估计 H dom 和 V。 H dom 和 V 估计结果表明，在低坡度地形上，使用逐步回归方法可获得最准确的 H dom 和 V 估计值，均方根误差 (RMSE) 分别为 1.33 m（R 2 为 0.93）和 24.39 m 3 .ha − 1（R 2 为 0.90）。解释 H dom 和 V 超过 87% 和 84% 变异性 (R 2 ) 的主要指标是表示 90% 的波形能量发生于地面以上高度的指标。对六种可用的不同处理算法发出的后处理 GEDI 指标值进行测试表明，H dom 和 V 估计的准确性取决于算法，使用算法 a5 相对于 a1，两个变量的 RMSE 均增加了 16%。最后，选择最后检测到的模式或最后两个模式中较强的模式的地面回波也会影响 H dom 估计精度，使用后者会导致 12 厘米 RMSE 降低。