基于圖像識別的鄭州市老城區(qū)道路綠視率研究
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【部分圖文】:
圖1研究步驟
基于Python-OpenCV對道路綠視率量化計(jì)算主要包括6個(gè)步驟(圖1).①繪制研究范圍內(nèi)的道路路網(wǎng)底圖;②在ArcGIS中對道路網(wǎng)進(jìn)行折點(diǎn)增密處理與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,確定道路取樣點(diǎn);③基于路網(wǎng)拓?fù)湫再|(zhì)計(jì)算每個(gè)取樣點(diǎn)視角,使其平行于道路空間長軸方向;④利用Python調(diào)用地....
圖3鄭州老城區(qū)綠視率空間分布
使用python圖像處理庫OpenCV進(jìn)行量化識別分析各街景圖片中的綠色植被占比,4個(gè)方向的綠視率平均值即對應(yīng)各街景圖坐標(biāo)點(diǎn)位置的綠視率.將綠視率計(jì)算結(jié)果通過Arcgis平臺連接到道路空間點(diǎn)中,并進(jìn)行可視化分析(圖3),取樣點(diǎn)位置的顏色越黃,表示該處綠視率越低,顏色越....
圖2綠視率計(jì)算方法
圖1研究步驟2研究區(qū)域與數(shù)據(jù)處理
圖4鄭州老城區(qū)取樣點(diǎn)綠視率統(tǒng)計(jì)圖
根據(jù)日本學(xué)者折原夏志對綠視率水平的劃分標(biāo)準(zhǔn),將鄭州街道綠視率劃分為5個(gè)等級:0~5%(綠化水平差)、5%~15%(綠化水平較差)、15%~25%(一般綠化水平)、25%~35%(綠化水平較高)、≥35%(綠化水平高)[16],結(jié)果表明(表1):在研究范圍內(nèi)的98條....
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