城市安全感知与文化差异——以两个美国城市街景图片的实验为例

基于关于街道安全文献的理论梳理以及案例研究的经验积累,本文利用城市视觉场景的可读性,对城市信息及安全感知信息进行有效量化,以纽约、波士顿两个城市部分街景图片为例,一方面探索影响街道空间视觉安全感知的影响因素,另一方面探究打分者不同的文化背景对安全感知评价的影响。实验发现管理程度及街道界面的透明度对安全感知有着重要的影响,而绿色植物、机动车及人与安全感知评价的关系并未得到显著的结果,需要更多角度及深入的研究讨论。此外,本文总结分析了由于历史文化及社会发展阶段的不同,会对城市安全感知过程带来不同的社会经验与判断。

基于动态街景图片识别的收缩城市街道空间品质变化分析——以齐齐哈尔为例

随着我国城市规划的重心从增量规划转为存量规划,收缩城市的研究显得愈加重要,街道作为城市的基本要素之一,其空间品质的变化应是衡量收缩城市变化的重要参考。本文以腾讯街景图片为载体,评判了齐齐哈尔中心城区在2013~2015年的街道空间品质变化。研究发现,齐齐哈尔的街道空间品质总体呈变好趋势,但其迅速变化的底商却显示出经济式微的迹象,基于此,文章提出中国收缩城市的"人口—经济—空间下行滞后"现象,来描述收缩城市在收缩过程中的人口、经济和空间品质的变化模式。

基于街景图片的街道空间品质对比研究

街道空间品质除与街道要素相关外,也与街道的功能相关。以厦门中山路街区、火车站街区分别作为旅游型街区、生活型街区代表,以街景图像为数据来源,构建街道品质评价指标体系,对两者空间品质进行评价和对比。研究发现,旅游型街区更关注旅游活动空间及行人的使用感受,街道空间通透性、意象化、尺度感较为优异,部分街道对绿化、整洁程度重视不够;生活型街区更多考虑街道车行交通需求及空间形象,对街道空间尺度和活力重视不够。基于此,提出了旅游型街区、生活型街区的街道空间品质提升策略。

街景图片识别城市贫困的适用性——基于广州市中心城区的验证

以广州市为例,选取中心4个区6670个采样点(涵盖121个社区)的百度街景图片,从城市建成环境特征探讨了城市贫困识别的可能。首先,训练基于深度神经网络的街景图片分类模型后,对街景要素进行语义分割,并通过缓冲区分析统计社区尺度的街景指标;其次,经主成分分析法提取出建筑围合感、植被围合感、天空开阔感和道路开阔感4个街景主因子,并验证其与多重贫困指数(IMD)的相关性;最后,通过采用简单随机抽样法选取61个社区,构建街景预测的多元线性回归模型,对剩余60个社区进行贫困预测,验证街景指标测度城市贫困的度量精度。结果发现,案例社区的多重贫困指数(IMD)与建筑围合感呈正相关,与植被围合感、天空开阔感、道路开阔感呈负相关;从整体看来,街景预测结果与传统城市贫困测度的空间规律基本相符,而且结果通常比传统测度的城市贫困程度高。这是因为受测度内容、社区类型、街道属性等方面的影响,街景识别方式比较适用于判断建成环境较差的贫困社区。街景图片预测有利于刻画城市贫困人群真实的生活环境,便于对城市建成区进行及时监测,在一定程度上可以与传统城市贫困测度相互校正、弥补不足。

基于街景图片的城市街道空间品质对比研究

街道是城市公共空间的重要组成部分。为了深入了解长春市街道空间品质水平和特征,为今后改造提升提供数据支撑和借鉴,选取上海中环、武汉三环、哈尔滨四环和长春四环作为研究对象,基于街景图片构建了街道空间品质评价测度指标体系,并对不同城市街道空间品质展开了定量评价与对比。结果表明,上海综合街道空间品质最好,其次为武汉,哈尔滨和长春街道空间品质较差;长春市高品质街道占比最少,且呈“点—线”分布,聚集连续性较弱,支路街道品质明显较差,需要得到重视和改善。

基于街景图片语义分割的郴州道路绿视率研究

绿视率是评价三维空间绿化质量的重要指标。以郴州为例,基于街景图片语义分割计算绿视率,得到郴州市中心城区道路绿视率的空间分布,从道路自身因素和行驶速度层面分析绿视率的影响因素,总结各因素对绿视率的影响。

基于街景图片与语义分割技术的徐州市老城区街道安全感知评价研究

街道安全作为城市设计安全性的重要组成部分,是城市健康发展的需要。为深入探究影响街道安全感知的景观要素,本文以徐州市老城区内主要街道为例,基于百度街景图片与语义分割技术对徐州市老城区9条主要街道的安全感知进行评价与对比,并分析了街道安全感知评价与街道客观要素之间的关系。结果表明:徐州市老城区9条街道安全感知评价整体水平一般,不同街道的安全感知评价差异较大;增加道路附属设施,提高绿视率及天空占比会提升街道安全感知评价,而增加机动车和行人慢行交通会降低街道安全感知评价,影响程度由高到底分别为道路附属设施率>行人慢行交通率>机动化程度>绿视率>天空占比。

基于街景图片的城市街道空间品质测度研究

为探讨城市街道空间品质的水平及影响因素,文章结合街道实例,以评价模型和街景图片数据进行研究,发现其品质测度值与街道尺度感、交通指引度和界面围合度具有显著相关性,并认为城市街道可以通过修饰建筑底层外貌、减少实墙围挡、注重临街绿地景观、营造临街游憩空间来提高其品质,以期为打造更加精细化的街道空间提供数据支撑和新的方向。

基于街景图片语义分割的安康老城区街道品质测度研究

中国城镇化发展水平逐年增长,呈上升态势逐步稳定推进。我国发展路径已变为追求高质量,而街道是打造高品质空间、展示城市风貌的重要场所。文章基于百度街景地图,选取安康市老城区街道空间为研究对象,从主观和客观两个维度构建街道空间品质测度体系,识别城市街道空间品质特征,进而提出城市街道空间品质提升的应对策略,为其他城市街道空间品质提升提供参考。

自采集街景数据下历史街区空间品质量化研究

探究云南省香格里拉市独克宗古城历史文化街区空间品质现状,提出改善对策。基于自采集的11814张街景图片,量化评估古城空间品质,分析空间失序、绿视率、天空率等指标。发现空间环境较好的样本占8.98%,较差的占33.3%,绿视率低,建筑风貌不突出,路面铺装单一,停车混乱。对提升民族地区历史文化街区空间品质有较好的借鉴和指导作用,通过量化测度和微改造介入,可针对性优化绿化、停车和建筑风貌,提升古城空间品质。

基于街景图片的邻里目的地建成环境适老性评价——以大连市为例

以老年人日常出行需求为切入点,针对老年人日常出行的身体、活动和情感需求,选取路径通畅性、设计适宜性和环境安全性3个空间要素,基于街景图片数据,运用主成分分析和聚类分析,量化评价邻里目的地建成环境的适老性并得出结论,基于结论,聚焦人本尺度的邻里目的地特征,对邻里目的地建成环境适老化提升提出具体建议。

基于街景地图的街道空间品质分析与提升方法研究——以铁西主城区为例

本文选取包括兴顺街道、兴华街道以及贵和街道在内的沈阳市铁西主城区核心地段作为研究对象。使用python工具爬取该区域内的百度街景图片共计1161张,使用PSPNet语义分割提取街景图片中的建筑、天空、树木等10类要素。使用Spearman相关性分析法分析街道人群数量与建筑围合度、天空开阔度、街道绿视率等指标之间的相互影响关系。最后,根据分析结果,结合实地调研所得该地段实际情况,提出相对应的街道空间品质提升方法,其中包括支持和鼓励小型商铺、建筑底商改造更新等。

公共空间安全感研究:以上海城市街景感知为例

在文献基础上梳理了街道安全感影响因素,并采用上海样本检验了"街道眼"等西方街道安全理论。邀请30位学生和30位市民对上海5个不同发展时期社区的300张百度街景图片进行安全感评定。实验发现绿视率、管理程度、车道数等都对安全感起着显著作用,并分别建立了单双车道和多车道街道空间的安全感回归模型。其中发现绿视率(单双车道相关系数R=0.728,p<0.01;多车道相关系数R=0.471,p<0.01)、管理程度(单双车道相关系数R=0.766,p<0.01;多车道相关系数R=0.450,p<0.01)、车道数量因素(相关系数R=0.502,p<0.01)对安全感均有显著的积极作用,界面透明度(单双车道相关系数R=0.222,p<0.01)、独立自行车道(相关系数R=0.309,p<0.01)及设计美感(相关系数R=0.432,p<0.01)等因素在单双车道空间中具有积极影响,而助动车与自行车(单双车道相关系数R=-0.327,p<0.01;多车道相关系数R=-0.281,p<0.01)在对安全感知评价具有消极影响,机动车(单双车道相关系数R=0.251,p<0.01;多车道相关系数R=-0.327,p<0.01)在单双车道与多车道空间中呈现相反的作用。

浙江省绍兴市街景蓝绿空间多维度评价

在新时代城乡人居环境高质量发展的背景下,从二维和三维两方面测度城市街景蓝绿空间感知状况,有助于为街道空间品质提升和城市绿化建设提出科学的参考依据和优化策略。以江南水乡浙江省绍兴市为例,使用街景图片数据和全卷积神经网络语义分割法,识别二环内沿街蓝绿空间,并基于遥感影像的归一化差分植被指数和归一化差分水体指数比较二维平面与三维空间的蓝绿空间的差异,结果表明:1)绍兴市整体沿街绿色空间感知度较高,但存在较大的空间分异;2)沿街蓝色空间虽然充裕,但由于路边植被、围栏等形成视觉障碍,存在不少“临水不见水”的现象;3)沿街绿色空间和蓝色空间的比例在二维和三维方面分别呈中等程度相关和弱相关。基于此,就绍兴市沿街蓝绿空间的提升与改进提出了相应的建议。

中国城市活力中心的街道步行环境指数测度

已有可步行性研究大多关注引发步行行为的建成环境特征,而对影响步行体验的街道环境探讨较少。以城市空间为视角,提出基于过街设施、街道绿化、沿街建筑宽高比、街道家具、机非隔离、步道宽度、占道停车、道路失修和专用自行车道等9项评价指标的步行环境评价方法。在中国50个典型城市的71个城市活力中心内,结合街景影像与虚拟审计对总计12740条城市街道进行步行环境评价,并剖析结果背后的现实问题、原因和对策。实证结果验证了评价指标体系的有效性和方法的可行性,同时也明确了中国城市街道步行环境存在的问题,为精细化规划和管理城市慢行交通系统提供思路和建议。

新数据环境下街道空间与行为关联机制研究

探析城市街道空间品质与居民出行行为的关联机制对合理有效配置街道设施资源、促进健康绿色出行具有重要意义。以合肥市七桂塘街区为例,通过Python爬取街景图像,采用机器学习算法、空间句法结合ArcGIS量化街道空间品质构成要素;通过行为观察获取出行数据,进而构建空间品质和行为特征关联研究多元线性回归模型总结各影响因子相互作用程度和方式。研究表明:出行行为与街道空间要素存在特定的数理影响关系,其中功能业态、步行宽度和界面开放度对出行行为影响更显著。在此基础上提出老城区街道优化策略,以期为合肥市街道设计导则的制定提供借鉴。

城市生活型街道空间视觉品质的大规模测度

对街道空间视觉品质评价方法进行优化,采集街景图片并对其进行物理和感知层面的视觉品质评价.首先,通过5个指标描述街道骨架,采用机器学习分割技术对绿视率、围合度和天空开阔度进行三维计算,对贴线率和横截面比进行二维计算.然后,通过问卷调查对街景视觉品质进行主观的满意度评价.最后,通过相关性和回归分析,构建回归模型及拟合公式.结果表明:街道空间视觉品质满意度与绿视率和贴线率呈显著正相关,与围合度呈显著负相关,与天空开阔度和横截面比无明显相关性;3个强相关指标对视觉品质的影响程度从大到小为贴线率>围合度>绿视率.

基于机器学习的城市空间品质大规模量化方法

为更高效地对城市空间品质进行量化评价,提出一种基于机器学习的城市空间品质大规模量化方法。以街景图片为载体,选择城市公共空间中街道尺度和建筑尺度作为研究出发点,建立数据集。设计一种跨连AlexNet网络+支持向量回归(support vector regression,SVR)的机器学习方法,分析城市空间品质属性。利用设计的模型从街道和建筑尺度对城市空间品质进行大规模量化,将街道和建筑尺度的量化结果进行融合分析。以成都市为研究案例,对其空间品质进行量化,在网页端进行可视化展示分析。实验结果表明,该机器学习模型在评估城市空间品质上准确度较高,能够为城市研究者提供有效的技术支持和数据支撑。

基于绿视率的福州市鼓楼区道路绿化水平评价

针对当前城市街道绿化评价中缺乏对三维空间绿化效果的考量,文章以福州市鼓楼区为例,采集该区域的百度街景图片,基于SegNet图像语义分割模型计算绿视率以评估三维空间绿化水平,通过像元二分法计算植被覆盖度表征平面绿化水平,在此基础上利用熵权法对鼓楼区道路的整体绿化水平进行评价。结果表明:1)福州市鼓楼区道路总体的绿视率均值为32.44%、植被覆盖度均值为31.32%;鼓楼区道路绿化的绿视率水平比植被覆盖度水平更稳定。2)在基于熵权法的道路整体绿化水平评价中,鼓西街道的道路整体绿化评价得分最高。3)在所有道路中,鼓西街道的北梦山路绿化水平最好,而安泰街道的新权路最差。

广州大学城环境因素对学生安全感的影响研究

深入理解环境特征与心理感知的关联对提升城市空间品质具有重要意义。通过在广州大学城内随机抽取300张街景照片进行打分,研究安全感评价的空间分布,及多种环境因素对学生安全感的影响。结果表明学生安全感评价在不同土地利用类型中分布不均,高校用地的评价最高,公园绿地次之,城中村的评价最低;“他人的存在”对安全感无显著影响,高管理水平的环境在高校校园、城中村、公园绿地三类用地中都能显著提升学生的安全感;高校校园和公园绿地中,可视性强的环境对安全感的提升有显著的积极作用;校园环境美观程度越高、绿视率越低,学生的安全感评价更高。并计算环境因子指标权重,建立初步的大学城校园环境安全感评分体系。