基于街景数据的城市街道感知特征空间异质性研究——以西安市为例

理解城市街道环境感知特征对城市街道规划和更新具有重要参考意义,目前多利用街景数据研究城市街道环境特征,但缺少基于多维街道感知特征的城市街道分类分析。该文以西安市为例,基于百度街景影像语义分割结果,从绿色度、开放性、包围性、步行友好性、成像性5个维度定量研究街道的感知特征,分析各个维度感知变量的空间异质性特征;以5个维度的感知变量构建描述街道环境的感知向量,利用K-Means聚类算法对街道感知向量进行聚类,将具有相似感知特征的街道分类。结果表明:①西安市街道感知特征具有空间分异性,其中绿色感知热、冷点区域交错分布,开放性和成像性空间分布均具有渐变趋势,包围性和步行友好性呈分散团簇状分布;②基于感知特征向量可将街道分成4类,其中包围性和步行友好性类别间差异较小,其余感知变量类别间差异显著,C1类街道绿色度感知最强,C2类街道开放性感知最强,C3类街道成像性感知较强,C4类街道各感知变量差异较小。研究结果有助于理解城市街道感知的空间分异特征,为城市街道规划与更新提供参考依据。