学术论文 | 通过百度街景数据和空间句法测量城市居民感知:为更好的街道...

发布网友发布时间：2024-09-26 10:08

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热心网友时间：2024-10-30 07:10

良好的街道空间品质对于促进城市发展至关重要。街景数据与空间句法结合，成为量化街道空间品质、探索街道构成元素与感知之间联系的新工具。本文以杭州市滨江区为例，采用深度学习与空间句法，构建了一种大规模评测街道空间品质的方法。通过街景图片，模型对街道空间进行感知评分，从六个维度（美丽、富裕、安全、活泼、压抑、无聊）评估街道，进一步分为积极与消极感知。积极感知得分最高的前20%街景视为高品质街道空间，消极得分最高的前20%街景则为低品质空间。研究结合高可达性识别出具有高居民穿行概率且品质高或低的街道空间。多元线性回归揭示了街道空间品质与构成要素（植物、道路、墙、地面、水体、围栏）的关联。结果表明，在高可达性区域内，积极与消极感知空间呈现聚集分布，积极感知与植物、道路正相关，与墙、地面、水体、围栏负相关；消极感知与墙、建筑正相关。这一发现为理解城市空间感知规律提供了基础信息，展示了空间句法在深度学习中的应用潜力，为精细化城市规划提供了新思路，且为以人感知视角进行城市规划提供了参考依据。研究数据与代码可在线获取，欢迎查阅。