基于深度学习的城市街道景观视觉质量分析与研究——以天津市鼓楼街道为例

城市街道景观是城市整体景观的重要组成部分,直接影响人们对城市环境的感知与评价。以天津市鼓楼街道为例,利用街景图像数据和LaDeco景观视觉评估模型,深入分析城市街道景观的视觉要素,包括自然和人工景观的比例、主要视觉要素、形态特征及景观特征的粒度信息。结果表明,鼓楼街道以人工景观为主,自然景观不稳定且不连贯;主要视觉要素包括街道、天空和建筑,LaDeco模型能有效识别这些要素;道路、天空和建筑是街道景观的主要形态特征,其中道路占比较高,而建筑和天空影响着城市环境的审美感知;景观的布局、比例和相对位置共同构建了整体视觉印象,对街道形象和城市环境产生重要影响。提供了一种有效的评估方式,能快速、客观地计算图像中视觉要素的比例,为城市街道景观的研究、规划和评估提供新的思路和方法。

景观服务视角下城市街区感知测度及空间分布特征

城市街区作为居民日常生活与游憩的重要空间环境,不仅提供物质产品,还可在精神感知层面提供景观服务,是提升人类福祉的关键。既往研究依赖于有限的数据源,难以对大规模城市街区景观的居民感知展开量化分析,不利于景观服务评价体系的完善。以街景数据为基础,提取绿视率、天空视率、建筑视率3种城市室外环境视觉景观要素;对城市街区居民安全、活力、美丽、富裕、压抑和无聊6项感知指标开展测度;并通过多元线性回归分析揭示视觉景观要素与居民精神感知之间的联系。结果表明,城市中绿色空间、蓝色空间、灰色空间随城市功能特征均呈现聚集分布的规律:整体绿色视觉要素较匮乏;积极感知与消极感知具有明显空间分异;绿视率对于居民综合感知具有极显著的正向影响。大范围测度城市街区景观的感知情况为景观服务评价提供了一种新的思路和方法,以期指导未来的景观提升和城市更新。