發(fā)布時間：2024-01-20 11:57

　　以廣州市為例,選取中心4個區(qū)6 670個采樣點(涵蓋121個社區(qū))的百度街景圖片,從城市建成環(huán)境特征探討了城市貧困識別的可能。首先,訓練基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的街景圖片分類模型后,對街景要素進行語義分割,并通過緩沖區(qū)分析統(tǒng)計社區(qū)尺度的街景指標;其次,經(jīng)主成分分析法提取出建筑圍合感、植被圍合感、天空開闊感和道路開闊感4個街景主因子,并驗證其與多重貧困指數(shù)(IMD)的相關性;最后,通過采用簡單隨機抽樣法選取61個社區(qū),構(gòu)建街景預測的多元線性回歸模型,對剩余60個社區(qū)進行貧困預測,驗證街景指標測度城市貧困的度量精度。結(jié)果發(fā)現(xiàn),案例社區(qū)的多重貧困指數(shù)(IMD)與建筑圍合感呈正相關,與植被圍合感、天空開闊感、道路開闊感呈負相關;從整體看來,街景預測結(jié)果與傳統(tǒng)城市貧困測度的空間規(guī)律基本相符,而且結(jié)果通常比傳統(tǒng)測度的城市貧困程度高。這是因為受測度內(nèi)容、社區(qū)類型、街道屬性等方面的影響,街景識別方式比較適用于判斷建成環(huán)境較差的貧困社區(qū)。街景圖片預測有利于刻畫城市貧困人群真實的生活環(huán)境,便于對城市建成區(qū)進行及時監(jiān)測,在一定程度上可以與傳統(tǒng)城市貧困測度相互校正、彌補不足。

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