从CI战略谈城市识别系统的确立与意义

从艺术设计的角度关注城市形象的建设,将CI战略植入城市形象建设中来,逐步建立系统完善的城市识别系统,将对城市形象的确立与塑造具有科学性与艺术性的指导价值。

论户外广告与城市识别体系的构建

合肥的城市品牌形象发展起步晚、城市识别体系未能得到充分展现。如何构建合肥市自己的城市识别体系?本文从合肥市城市识别现状入手,重点探讨户外广告在城市识别体系中的传播价值,并提出一系列具有可操作性的以户外广告提升合肥市城市识别功能的方法和手段。

基于特色景观视野的长沙市城市识别系统创建

基于长沙市城市景观特色视野,将长沙市城市景观分为背景景观、轮廓景观、建筑及人文景观、园林与绿色景观4类,具体分析了各类景观的组成及其景观特色,并将其用于长沙市城市识别系统构建中。笔者在构建长沙市城市识别系统时以理念识别系统、视觉识别系统、行为识别系统、听觉识别系统、环境识别系统5个子系统为脉络,具体分析了各子系统的组成。将理念识别系统分解为以城市中心点为中心、由自然景观带环绕、覆盖历史沉淀面的特色景观系统;通过市花、市树、吉祥物、标准色的应用组建长沙市视觉识别系统;将行为识别系统分解为娱乐之都、古城行为习俗;将听觉识别系统分解为城市街道听觉识别、自然景观听觉识别、商业景观听觉识别3部分;从生态环境的角度构建环境识别系统。笔者认为,长沙市城市识别系统的建立对其经济发展具有直接促进作用,对长沙市识别系统的研究有待进一步深入。

杭州城市识别系统的诠释与实践

借鉴系统识别理论的原理,通过综合分析,建立城市识别系统概念,构筑起包括城市理念识别系统、城市行为识别系统和城市视觉识别系统三个方面的理论平台。在这个理论平台的基础上,根据杭州市的实际状况,通过分析、调查和研究,确定杭州市的城市理念识别系统定位,计划适宜的城市行为和城市事件,合理运用具有杭州特色的城市视觉识别基本元素,对杭州城市的部分视觉识别内容进行了意向性设计。

城市识别系统及街道更新设计探究

在全球化进程日益加快的今天,文化趋同现象越来越严重,特色化城市已渐渐在信息化的大潮中淹没,在现代化建设的步伐中渐渐失去了其本具有的地域文化特色。面对这一问题,城区的建设需要新的复兴,也就是地域文化的复兴,只有通过统一化的视觉、规范化的外观格局以及系统化的城市标识引导系统,建立一套合理的城市识别系统理论体系指导城区的视觉环境建设,才能保持城市特色的同时体现现代化发展的优势,树立城市形象。

城市体育元素对城市品牌识别和建构的作用研究

城市体育元素已成为城市品牌战略的重要组成部分和城市品牌营销的重要手段,梳理城市体育元素对城市品牌识别和建构的作用,对促进城市发展和提升城市形象等方面具有重要的指导价值,为此,运用文献资料法、案例分析法等方法研究了当前世界部分城市开发与建设通过城市体育元素促进城市品牌识别和建构的实践经验,探讨城市体育元素在城市品牌识别和建构中的作用。研究认为,城市体育元素对于城市品牌识别的作用在于:融入城市品牌识别系统,凝练凸显城市品牌的个性特征,通过突出城市理念识别、展示城市视觉识别、重塑城市行为识别、体现城市地缘识别、形塑城市人文识别和建构城市制度识别6个维度来建构独特的城市品牌识别系统,实现城市品牌标识度的提升;对于城市品牌建构的作用在于:从城市品牌主张升级、品牌形象升级、品牌传播升级和品牌体验升级这4个方面推进城市品牌的建构与战略升级,彰显城市品牌的魅力。

“城区常住人口”在收缩城市识别中的特点——基于文献综述和多源数据的检验

在中国人口达峰和城镇化发展到达新阶段的背景下,关于中国收缩城市的研究成为近年来学界的一个关注点。本文基于系统性文献综述和实证研究等方法,讨论了戚伟等(地理研究,第42卷第10期)采用“城区常住人口”数据识别中国收缩城市的研究。本文对中国全部的村级行政单元进行了地理编码,并基于城乡分类代码,近似绘制出戚伟等文中提到的“城区”边界。通过将这些边界与遥感图像、城市实体地域进行比较,讨论了“城区常住人口”数据所界定的“城区范围”的特点。进一步运用多源人口数据,从城市实体地域视角识别了中国2010-2020年收缩城市的数量和占比。研究发现:(1)人口统计中的城乡分类代码所划分的城区,涵盖多个城市实体地域,难以分析各个城市实体地域内部的人口变化。(2)“城区常住人口”数据难以全面展现近千个县域内中小城镇(如县城)的人口变化情况。本文运用中国2444个城市实体地域的边界,结合WorldPop、LandScan等多种数据源,发现中国收缩的城市实体地域数量占比在26.7%~31.3%之间。有关中国收缩城市的识别,应当综合多源指标和多类研究的结论进行分析,从而减少单一数据源的不确定性对于识别结果的干扰。

基于改进U^(2)Net网络和无人机影像的城市绿化识别方法

针对城市绿化识别中存在的无可用公开数据集、人工标注数据任务大、图像边界分割不精确的问题,提出结合无人机影像和深度学习网络的城市绿化自动识别框架.首先建立基于无人机影像的城市绿化数据集,其次,运用交互式自动标注工具EISeg对数据进行标注,引入U^(2)Net用于无人机影像下的城市绿化识别,最后,在网络的特征提取模块引入最大池化索引来加强对目标边界的分割能力.结果表明,相较于其它深度学习网络,U^(2)Net在小规模数据集中有着优异的表现且改进后的网络在1 000张的训练集中达到了97.16%的分类精度,较原始的U^(2)Net提高0.68%,模型参数量、计算量、内存均未显著提升.改进后的方法提升了城市绿化的识别精度,可以为城市绿化识别提供一种新的自动解译方法.

基于倾斜摄影与深度学习的城市绿地自动识别技术研究

城市绿地的数字化是城市数字化建设的重要组成,传统的实地调研和人工识别的处理方式耗时长,工作量大,无法满足现有城市发展的需求。针对这一问题,文章提出了一种基于倾斜摄影和深度学习的城市绿地自动识别和高程信息提取方法,并研究比较了U-Net,DeepLab v3+,Mask R-CNN三种不同的深度学习模型的识别效果。该方法首先通过倾斜摄影采集城市绿地高质量高分辨的影像,并对影像进行标注建立训练数据集,利用该训练数据集生成深度学习模型,从而实现城市绿地的快速自动识别。在此基础上,利用Python语言,引入GDAL包提取图像的DSM数据,实现了绿地边缘的轮廓坐标与高程信息的自动提取。该方法为快速获得城市绿地的数字化三维信息提供了一种有效的途径,具有良好的应用前景。

利用POI及其面积数据识别株洲市中心区城市用地功能

城市用地功能识别是城市转型阶段的重要任务。传统方法通过POI数据进行城市用地功能识别,由于POI数据不具有规模信息而需人为赋权,导致主观性较大。利用部分POI的面积数据作为POI规模的补充,定义POI簇,再基于POI簇对株洲市中心城区进行识别。结果表明:①原有识别方法有可能识别出与城市现状不符的功能混杂情况;②POI簇因功能和区位不同而呈现出不同的面积和规模;③与地图对比发现,面积信息叠加后的识别比原有方法更精确;④叠加后株洲市部分区域呈现与原有方法不同的城市结构,经验证该结构更符合实际情况。

哈长城市群局部收缩识别与城市竞争力研究

首先,从收缩视角切入,选取哈长城市群所在两省第六次、第七次的人口普查信息,将常住人口、户籍人口、就业人口等指标均纳入人口维度的收缩测算以及城市群局部收缩识别,借助GIS空间分析方法对研究区进行冷热点分析.其次,通过构建评价指标体系,利用IBMSPSSStatistics24.0软件对哈长城市群11个州市进行城市竞争力水平分析,探究收缩城市现有资源情况与城市发展水平的适配度.得到如下结论:①2010—2020年,哈长城市群11个州市中单一人口维度发生城市收缩的有辽源市、松原市;②以哈长城市群所有县区的户籍人口为研究单元,经过ArcGis冷热点分析得到的热点、次热点区域分布与人口维度中常住人口、户籍人口、就业人口发生正向变动的区域相符;③通过人口、经济、基础设施、教育科技的多维测度最终识别出松原市、辽源市两个收缩城市.

以字筑城:柏林城市品牌视觉形象构建与传播中的字体应用初探

自1990年联邦德国与民主德国重新统一至今,柏林市前后启动“be Berlin”及“We are one Berlin”两项旨在重塑其开放、多元、包容的大首都城市精神的品牌形象推广活动,并推出与之相匹配的两套城市视觉识别系统设计。其中,两款定制字体“be Berlin”与“Berlin Type”伴随着活动的推进,渗透到柏林城市生活的各个层面,形成一道由字体构筑的独特城市风景线并甚而成为新柏林独特城市文化特质与底蕴的重要表征,在城市文化的流转过程中发挥着极其重要的作用。作为现代城市品牌视觉形象构建与推广的先行者,柏林所取得的成果与经验无疑能够为我国城市建设提供宝贵的参考。

基于城市特色景观的城市识别系统构建策略

在分析城市特色景观的形成因素、探讨城市特色景观类型、总结城市特色景观塑造方法的基础上,运用城市识别系统理论,从理论识别系统、行为识别系统、视觉识别系统、听觉识别系统、环境识别系统的五大角度出发,提炼基于城市特色景观的城市识别系统的具体构建策略,以期对城市识别系统的应用和城市特色景观的建设提供借鉴。

基于OPI方法的模式城市识别偏差对地表辐射收支的影响分析

城市化影响着局地与区域气候变化。区域气候模式是探讨城市与环境问题演变机制与城市化气候效应的重要研究手段,然而模式地表参数化方法处理地表参数时难以全面反映下垫面状况,可能影响模拟结果的合理性。因此以卫星数据源为基础,分析了OPI方法处理下垫面参数导致的偏差,结合其导致的地表辐射收支差异说明不同空间尺度偏差的辐射收支效应,进而通过与CO2排放关联定量分析OPI方法对城市化气候效应的影响。结果发现随着空间尺度的变大,OPI方法导致的城市面积提取误差也在变大,导致城市下垫面转变成了其周边的土地覆盖类型,增强了城市群区域的反照率,降低了城市区域的辐射收支,弱化了城市气候效应。研究发现城市地表单位面积反照率增加0.01相当于减少了2.82kg的CO2排放,京津冀城市群2009年案例分析表明其弱化程度相当于减少了CO2排放2.28×105 t,扩展到中国区域尺度上则相当于减少了1.81×106 t CO2排放。

基于单片机的废品智能识别回收机

设计一种智能废品识别回收机,实现废品自动分类回收。通过STM32单片机作为底层识别核心能驱动核心板,使用SG90舵机模块,采用图像识别技术,重量传感技术,满溢检测技术与微信小程序结合实现废品自动分类回收。此外,该系统还具有积分累计制,可以兑换绿色出行奖励,满足了人们的实际需求并且符合国家绿色发展道路,具有良好发展前景。

汉唐纹样在西安市视觉识别系统中的应用与完善策略研究

西安市作为汉唐文明中枢,其丰富的文物资源中承载着大量精美的汉唐纹样,将其中典型纹样应用于现代城市视觉识别系统中,对增强城市差异性和体现城市历史风貌都有着重要作用。通过实地考察与问卷调查总结出西安市视觉识别系统的现状及存在的问题,应用文献研究与符号学等方法探讨对古典纹样形式与色彩解构及重组的可能性。结合区域、形态、色彩、技术等因素提出相应的完善策略。这对于具有“汉唐风格”的西安视觉识别系统成为公共艺术的一部分起到促进作用,可有效提升市民与游客的认可度。

顾及兴趣点潜在上下文关系的城市功能区识别

城市功能结构的探索对人们理解城市及城市规划有着重要的作用。兴趣点(point of interest,POI)数据作为城市设施的代表,被广泛应用于城市功能区提取。以往对城市功能区研究大多只考虑了POI统计信息,忽略了POI中丰富的空间分布信息,而POI空间分布特征与区域功能密切相关。本文利用空间共位模式挖掘方法挖掘POI潜在上下文关系,提取POI空间分布信息,构建区域特征向量,并进行区域聚类;再利用POI类别比例、居民的出行特征等对聚类结果进行识别。以北京市核心城市功能区为例,将研究结果与北京市百度地图、居民出行特征进行对比验证分析。试验表明,本文方法能识别出具有明显特征的城市功能区,如成熟的娱乐商业区、科教文化区、居住区等。同时,与基于POI语义信息的LDA方法及顾及POI线性空间关系的Word2Vec方法进行对比分析,证明了本文方法的优越性。

一种人工智能精细识别城市用地的方法探索——基于建筑形态与业态大数据

面对城市空间的高度集聚以及用地类型的日趋复杂,如何高效科学地识别大规模空间用地类型,成为规划编制过程中的一大难点。基于此,本文从业态功能和城市形态学视角出发,交叉利用建筑形态及业态POI大数据,突破目前已有的业态赋权模型识别方法,在进行空间校准、TF-IDF变换和数据库建构的基础上,采用人工智能方法,对不同类型、规模、区位的城市进行系统性的有监督深度学习与智能识别,将城市用地精细识别至国标最小类。同时,从形态指标、布局形态、特殊形态等维度嵌入智能规则,并通过置信度标注、调研反馈和系统自优化等方法,来进一步提高识别的精细度与准确率。

基于模糊理论的城市电网风险识别与评价

为提高城市电网规划的科学性,需要对城市电网风险进行识别与评价。设计了我国城市电网风险调查问卷,基于模糊隶属度理论量化了各阶段(规划阶段、可研阶段、建设阶段、运行阶段等)风险的发生可能性和损失程度,并给出各风险的综合量化分数,总结出城市电网各阶段应该关注的关键风险。该方法可为城市电网规避风险提供决策基础。

UBII:一种协同经济、社会与人类活动的城市边界识别指数

城市边界识别是测度城市规模的关键,也是研究城市问题的基础。本文在借鉴了国内外已有的研究基础上提出了一种新的综合经济因素、社会因素、人类活动强度和范围的城市边界识别指数UBII(Urban boundary i-dentification index),即用经济密度、人口密度、夜光强度和出行时间4种参数构建指数来识别城市边界并提取城市建成区范围。本文将对此指数和城市边界识别方法进行介绍,并选取中国湖北省作为实验区,讨论了UBII的合理阈值,进行了不同方法下的城市边界识别对比分析以及不同发展阶段城市的适用性分析。结果表明:使用UBII进行城市边界识别具有较高的准确性,识别结果更为客观;对于不同发展阶段的城市均有一定的适用性,识别结果更为精确。