基于街景大数据的北京、上海街景舒适度评价及比较

• 作者: 邵钰涵 殷雨婷 薛贞颖
• 来源期刊: 风景园林
• 关键词: 街景舒适度 大数据 城市尺度 空间映射
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 专题:大数据驱动的人居环境提升|Special: Living Environment Improvement Driven by Big Data
• 页码范围: 53-59
• 页数: 7页
• 分类号: TU984
• 语种: 中文
• DOI: 10.14085/j.fjyl.2021.01.0053.07

摘要

基于环境舒适度的理论扩展和街景大数据的应用实践,在城市尺度下对北京和上海2座城市的街景在舒适度感知、影响舒适度的元素以及城市间街景舒适度分布差异方面进行探讨.采用图像语义分割技术,依据街景元素构成特征,通过聚类方法对其进行分类,而后通过网络问卷收集街景舒适度的主观评价.通过相关性分析及数据对比,成功建立了人们对于街景的舒适度感知与客观街道环境元素之间的联系,并区分出对舒适度具有积极和消极影响作用的街景元素;通过将舒适度评价结果在城市空间中进行映射,来反映不同城市之间、城市内部不同区域之间的舒适度分布情况及差异.结果显示北京和上海的街道中的"地形起伏",均可增强行人的舒适度,而"墙"在2个城市街道中对街道舒适度的作用相反.与以往研究不同的是,"植物"并未显示出对街景舒适度明显的促进作用.就舒适度在城市中的分布来看,北京、上海的老城区舒适度均较低,北京大部分舒适度较低的街道多集中于二环以内的历史性街区,而上海街道的舒适度分布则未呈现出明显规律.基于街景视觉特征的分类方法,归纳总结针对不同类型街道舒适度提升的规划设计建议,为未来能够进一步形成更加精细化、多维度的街景分类标准探索了新的可能.