基于主动表征数据的城市虚拟空间意象测度研究--以南京中心城区为例

城市意象作为民众对建成环境特征要素的集体记忆,表征着城市的在地性文化和市民的集体认同,是构建人本城市的重要基石,成为高质量发展背景下的重要议题。在网络社会背景下,城市意象呈现出“基于现实世界的体验式感知”“基于虚拟空间的泛在化感知”两种不同的感知模式;虚拟空间意象的相关研究成为热点。以南京中心城区为例,文章基于主动表征数据,采用地理信息系统(GIS)空间分析、OPTICS算法和自然语言处理(NLP)方法,构建虚拟空间意象测度模型,发现虚拟空间意象热点呈现“核心+边缘”的分布模式和“历史城区集聚,外围散点分布”的集聚特征。基于“由点到面”的聚类思想,采用OPTICS聚类方法测度区域要素,填补相关研究空白;创新性地将情绪性分析引入虚拟空间意象的评估,结合感知热度和情绪强度,划分节点和标志要素;将识别结果与南京市国土空间总体规划进行对比,验证本方法的准确有效性和研究价值。