城市物理環(huán)境帶給居民豐富而生動(dòng)的視覺(jué)意象,目前許多文獻(xiàn)結(jié)果表明其宜人性與公共福祉以及健康狀況息息相關(guān)。景感生態(tài)為探究城市物理環(huán)境與居民感知信息之間的聯(lián)系提供了指導(dǎo)依據(jù),通過(guò)人本尺度的定量手段解讀城市環(huán)境中視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和味覺(jué)等多維度感知信息。秉承景感生態(tài)學(xué)的基本原理,引入一種結(jié)合街景大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的城市環(huán)境量化手段,以北京市六環(huán)范圍為例,將景感視率作為測(cè)度對(duì)人本視角下的城市環(huán)境展開(kāi)定量解讀。在全面把控多維景感要素的同時(shí),旨在實(shí)現(xiàn)以人為本的城市物理環(huán)境優(yōu)化設(shè)計(jì),從而滿足人們對(duì)生活品質(zhì)提升的實(shí)際需求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:（1）從視覺(jué)感受的宏觀表現(xiàn)來(lái)看,北京四環(huán)路范圍內(nèi)建成環(huán)境的"閉合感"較強(qiáng),而對(duì)綠植的感知程度相對(duì)偏弱,因而需要開(kāi)展存量環(huán)境設(shè)計(jì)并優(yōu)化視域界面結(jié)構(gòu);（2）以景感視率作為特征值進(jìn)行聚類得出3類主導(dǎo)空間（綠色空間、灰色空間和藍(lán)色空間）,可針對(duì)灰色空間著重部署垂直綠化資源,提高城市視覺(jué)綠化的可感知性,從而營(yíng)造舒適宜人的綠色氛圍、促進(jìn)公眾身心健康;（3）為景感生態(tài)學(xué)提供了基于大數(shù)據(jù)思維的數(shù)據(jù)集和定量方法補(bǔ)充。綜上,以街景影像和景感生態(tài)視角對(duì)北京市中心城區(qū)的視域環(huán)境展開(kāi)定量分析,采用了先進(jìn)的深... 

【文章來(lái)源】：生態(tài)學(xué)報(bào). 2020,40(22)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

研究區(qū)范圍

首先,文中街景視覺(jué)信息解譯技術(shù)采用了目前十分先進(jìn)的Detectron2深度學(xué)習(xí)框架。得益于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像中復(fù)雜多維特征的學(xué)習(xí)和識(shí)別能力[26],該框架能夠識(shí)別、框選前景物體(行人、汽車、路標(biāo)等)同時(shí)分割背景環(huán)境(天空、植被和建筑物等),量化其所占圖像比例(如圖2所示),更為精確的量化城市空間的視覺(jué)景感(簡(jiǎn)稱為“視感”)。通過(guò)耦合多種預(yù)訓(xùn)練模型集成了關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、人體姿態(tài)評(píng)估、目標(biāo)識(shí)別、語(yǔ)義分割多個(gè)模塊,能夠在單次計(jì)算的過(guò)程中同時(shí)解決多個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)。本文利用該框架對(duì)街景影像進(jìn)行批量解析,并計(jì)算出每一張影像中的視感要素(指人類視覺(jué)尺度可以捕捉到的某一類物體)占比。其次,本文通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)獲取了北京市沿路街景數(shù)據(jù),樣本間隔為100 m,每一個(gè)樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)一張360°街景全景影像(由六張等間距街景表征)用以全面覆蓋人本視角下的景感空間(示例街景影像及其解譯結(jié)果如下圖3所示),最后共篩選出攝于2015年4月至10月的約33.6萬(wàn)張影像(56000個(gè)全景樣點(diǎn)),每一張圖像的長(zhǎng)寬像元數(shù)均為600。爬蟲(chóng)軟件的代碼編寫(xiě)參考了Zhang的研究,最后實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量街景數(shù)據(jù)的自動(dòng)化獲取[27]。每一張街景影像都包含了拍攝時(shí)的地理坐標(biāo),用以表征該地理位置的城市視覺(jué)環(huán)境。文中涉及到的腳本程序均由Python語(yǔ)言編寫(xiě),地圖可視化和空間分析工作則主要使用了ArcGIS 10.5。

其次,本文通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)獲取了北京市沿路街景數(shù)據(jù),樣本間隔為100 m,每一個(gè)樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)一張360°街景全景影像(由六張等間距街景表征)用以全面覆蓋人本視角下的景感空間(示例街景影像及其解譯結(jié)果如下圖3所示),最后共篩選出攝于2015年4月至10月的約33.6萬(wàn)張影像(56000個(gè)全景樣點(diǎn)),每一張圖像的長(zhǎng)寬像元數(shù)均為600。爬蟲(chóng)軟件的代碼編寫(xiě)參考了Zhang的研究,最后實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量街景數(shù)據(jù)的自動(dòng)化獲取[27]。每一張街景影像都包含了拍攝時(shí)的地理坐標(biāo),用以表征該地理位置的城市視覺(jué)環(huán)境。文中涉及到的腳本程序均由Python語(yǔ)言編寫(xiě),地圖可視化和空間分析工作則主要使用了ArcGIS 10.5。最后,街景影像數(shù)據(jù)及解譯技術(shù)均為量化視覺(jué)層面感知提供服務(wù),通過(guò)海量街景影像和解譯框架能夠自動(dòng)地計(jì)算景感視率指標(biāo)。本文對(duì)景感視率(Landsenses View Factor, LVF)指標(biāo)的定義為:某一物理環(huán)境要素像元數(shù)(如樹(shù)木、汽車、圍墻、天空等景感要素)占街景影像總像元數(shù)的比例,代表了公眾位于物理環(huán)境所能觀察到的某一景感要素的概率或感知程度。通過(guò)探索性數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),綠色植被、天空和人工建筑要素占全部影像的比例均值之和高于0.66,可判斷它們?yōu)橹鲗?dǎo)型景感視率。因此,本文側(cè)重對(duì)主導(dǎo)型要素,即綠色植被、天空和人工建筑三大城市環(huán)境要素展開(kāi)定量評(píng)估,對(duì)應(yīng)指標(biāo)名稱分別為景感綠視率(Landsenses Greenery View Factor, LGVF)、景感天視率(Landsenses sky View Factor, LSVF)和景感建筑視率(Landsenses Building View Factor, LBVF)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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