基于多源数据的街道空间绿化品质测度与设计提升——以福州市鼓楼区为例

街道空间绿化的品质对居民尤其是行人的生活质量至关重要,但由于传统的研究方法受到数据获取及收集难度的影响,相关研究多为定性描述。文章选取福州市鼓楼区作为研究对象,利用卫星遥感影像、腾讯街景数据和手机信令数据等多种数据源,结合传统的遥感解译方法,对比分析了鼓楼区的街道绿视率和植被覆盖率在空间分布上的差异性,并进一步将结果与鼓楼区分时段的人群分布情况耦合,最终基于人本视角提出了优化街道空间绿化品质的设计提升策略。

基于多源数据的城市街道绿化品质测度与规划设计提升策略——以福州主城区为例

以福州市主城区为例,基于腾讯街景数据与卫星遥感影像,结合传统遥感解译与机器学习算法,测度并比较其街道绿视率与植被覆盖率空间差异,并进一步分析街道绿视率的影响因素,最终提出集约化提升街道绿化品质的规划设计策略。研究发现:1)福州市主城区的绿视率形成"二环内较高,二环外递减"的"核心–边缘"结构,植被覆盖率普遍存在"街道低,山体与城郊高"的现象。2)福州市主城区的绿视率与植被覆盖率在空间分布上存在明显差异,绿视率高而植被覆盖率低的区域较多,主要由周围自然环境或一些绿色的构筑物引起。绿视率低而植被覆盖率高的区域较少,主要由遮挡与高差引起。3)影响绿视率的积极因素包括较好的景观渗透性、较大的附属绿地进深、街旁绿地的布置、高大的行道树、乔灌搭配、街边休憩空间营造等,消极因素包括实墙遮挡、道路高差、基础设施落后以及临街入口开敞等。通过植被覆盖率与绿视率对比研究揭示人本尺度下绿化品质测度的趋势转向,而街道绿化品质的规划设计策略也能为相关研究提供一定参考。

基于绿视率的百万庄小区道路空间绿化品质分析及优化策略研究

现阶段国内住区绿化水平的评判仅限于绿地率、人均绿地面积等二维平面指标,缺乏立体化的衡量,使得住区绿化规划不能更好地满足居民的使用需求。日本青木阳提出的绿视率是从人的视角出发来衡量绿视环境质量的量化指标,拓宽了住区绿地空间品质的研究视角。以北京百万庄小区为例,调取街景图像利用语义分割得出道路空间绿视率,以此来分析小区绿化存在的问题及影响因素,从而提出优化住区绿化品质的策略,为改善住区景观环境提供新思路。

数据驱动道路绿化:基于街景的多维品质评估

旨在通过人本视角和品质提升来改善城市设计和政策中的道路绿化品质。选取苏州主城区48个街道,采用道路平均NDVI、PGVI及日常活动网络可达性3个指标进行城市道路绿化品质的多维度评估,并筛选具有高网络可达性且低绿量的道路。进一步对3类低绿化品质道路进行绿化布局与设计成因分析。结果表明,通过提高道路邻近绿量和通透性、增加人行道和车道的绿化面积、转换视角创造立体绿化空间等措施,可以有效提高城市道路绿化品质。研究成果可为城市绿化规划设计提供有益参考。