基于GIS与模糊层次分析法的景观视觉资源综合评价

景观视觉评价是评判景观视觉资源价值的重要方式。本研究从景观视觉的综合定量评价角度出发,设计基于基本视觉元素与景观视觉敏感度的综合评价指标体系,提出一种基于GIS空间分析与模糊层次分析法的景观视觉综合评价方法,利用综合视觉指数分别从整体视角和单因子视角客观揭示景观视觉资源的分布特征及其影响因素。以泰山风景区为研究区的实验结果显示：单因子视角中,玉皇顶、天烛峰、碧霞祠等景点分别在视域范围、相对坡度敏感度、相对距离敏感度等侧面具有最高的评分。综合视角下,景观视觉指数最高的景点为玉皇顶（0.819）,最低的景点为桃花峪（0.180）。通过与基于用户打分的景点评价结果的对比,验证了本方法的可靠性与先进性,为定量化描述与评价景观视觉资源提供了一种新的研究思路和研究方法,也为景区综合发展规划及景点的开发保护提供了客观的参考依据和决策支持。     

基于街景图像的旅游地街道空间视觉品质评价方法

街道空间是旅游者在旅游地的主要接触空间,良好的街道视觉品质对旅游产业的可持续发展至关重要,而如何建构视觉品质评价方法则需要进一步探索。本文以厦门市鼓浪屿作为研究区域,首先建立街道空间视觉品质量化模型,采用人工模拟旅游者行进的方式采集街景数据,进行成像参数校正和图像编码;其次,采用全卷积网络进行图像语义分割和视觉要素提取,获得街道环境视觉参数;最后,根据量化模型将视觉参数聚合到地理要素中,建立地理信息数据库进行街道空间视觉品质评价。结果表明：(1)鼓浪屿街道空间视觉品质存在明显的空间分异性;(2)建筑密度、街道宽度与植被小品是塑造街道空间视觉品质的基础视觉要素;(3)植物类公园、主要交通枢纽、主要商业设施的分布对街道空间视觉品质产生显著影响。本文为街道视觉品质评价工作提供了可供迁移应用的数据采集方式和研究方法,基于全卷积网络的街景图像语义分割精度较高,能够为街景图像以及其他类型的图像数据分析提供参考。在管理实践上,本文可以为旅游地街道空间的管理与规划、资源整合与配置、人流引导与调控等工作提供有价值的借鉴。     

人视街景图像和机器学习结合的城市街道适老性水平空间效应研究

城市街道与老年人的日常活动密切相关,探讨街道环境适老性水平的空间分布特征及其关键影响因素,对老年友好型城市公共空间建设有重要指导作用。然而,既有研究难以贴近真实的人本视角、快速、大规模且精准地评估街道适老性水平的地理空间效应。因此,本研究从人行视角采集街景图像,结合语义分割和目标检测技术提取环境要素,利用人机对抗众包评价与残差神经网络50(ResNet50)技术测度街道环境适老性水平,采用莫兰指数（Moran’s I）、普通最小二乘回归模型（OLS）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）综合分析街道适老性水平的地理空间异质性及其影响因素;最后,选取了老龄化程度明显、街道环境多样的广州天河核心区为例进行实证研究。研究发现：(1)本研究结合了人视街景图像、机器学习和空间统计学方法,能够快速、有效地开展街道适老性水平评价,揭示其空间效应特征和关键影响因素;(2)街道适老性水平指标在研究区存在中等偏高程度的空间聚集性,商业型街道和靠近住宅区的街道、滨水街道差异大。水平较高的是商业型街道和靠近低密度住宅区的街道,较低的是靠近高密度住宅区的街道。老年人在滨水街道的活动性和安全感高,但愉悦...     

一种基于移动窗口的城市绿度遥感度量方法

针对城市绿度空间分布特征难以描述且合理性难以度量的问题,在基于多光谱遥感数据和激光雷达数据（LiDAR）获取高精度城市建筑物与绿地信息的基础上,本文提出一种基于移动窗口的城市绿度遥感度量方法。其通过遍历研究区像元,建立了移动窗口内的城市绿地面积与固定窗口面积之间的关系,计算了中心像元的绿度指数,并与传统的格网法、缓冲区法进行了比较。研究结果表明：该方法建立的绿度指数,能很好地反映城市居民在区域内接触城市绿地的概率及其空间分布特征,与格网法和缓冲区法相比,有效避免了格网法产生的边缘效应,并解决了缓冲区法空间不连续性的问题,实现了区域范围内任意点的城市绿度度量。该方法为城市绿地度量、城市规划、管理提供了一种新视角。     

GF-2在城市绿地分类及景观格局度量中的应用

城市植被是维护城市生态系统平衡的重要组成元素,不同类型的植被具有不同的生态服务效益,然而基于植被精细分类的城市绿地景观格局度量研究较少。因此本文以北京城市副中心为研究区,使用夏、冬两季GF-2卫星遥感影像,基于随机森林特征优选和面向对象分类,划分了植被类型,并在此基础上使用景观指数法和移动窗口法分别度量了功能区尺度和栅格尺度绿地景观特征。研究结果表明：针对GF-2数据,使用多尺度分割后影像对象的光谱、纹理特征可以有效地提取植被信息;不同时相的影像能反映各类型植被的物候特征,相比于单时相数据,其分类精度更高,达到了87.7%;各功能区绿地景观格局特征差异较大,城市绿心拥有最丰富的植被且分布集中,商业区植被覆盖度和多样性均较低,绿地景观破碎;北京城市副中心景观多样性及各类型植被分布特征的空间差异显著,当前副中心绿地景观格局已形成规划的基本轮廓,但城市绿心和老城区公共绿地的建设仍有不足。研究探明了北京城市副中心绿地建设现状,证明了国产GF-2卫星在城市生态环境监测中具有较高的应用价值,有助于推动GF-2在城市生态环境领域的应用,并为副中心建设中的绿地系统监测和优化提供参考。     

城市街道景观色彩对游客情感感知影响——基于街景图像的研究

街道是城市旅游的重要吸引物,探讨街道景观色彩特征对游客情感感知的影响,对城市街道景观合理规划和布局具有重要的参考价值。本研究以西安市主要建成区为案例地,运用全卷积神经网络（FCN）和随机森林（RF）算法,构建街景图像情感感知数据集,基于街景图像利用机器学习对街道景观的色彩特征进行提取,构建色彩量化指标并将其进行空间可视化;最后,运用随机森林回归算法探讨街道景观色彩特征与游客情感感知之间的关系,并得出最佳色彩特征参数。结果表明：(1)游客情感感知具有明显的空间分布格局,美丽和活泼情感由中心区域向外逐渐增加,安全和富有在主城区外二环以内区域得分较高,无聊在该范围内则较低,压抑情感由中心区域向外逐渐降低,游客在非惯常环境中的情感感知与居民在惯常环境中的情感感知在空间分布上具有一定的同质性;(2)街道景观色彩特征与游客情感感知呈现出复杂的非线性关系。色彩复杂度对美丽和活泼的影响小于色彩协调度,对无聊、压抑、安全、富有的影响大于色彩协调度,当色彩复杂度取值为0.86,色彩协调度取值为0.84时,游客在六个维度可以获得较好的情感感知;(3)一般情况下,街道景观色彩特征越显著,越能够带给游客较好的情...     

基于空间突变特征的城市边缘区提取方法

城市边缘区位于城市与乡村之间的过渡交接地带,既是城市扩张的前沿,也是城乡建设和用地置换中最具活力的地区。准确识别城市边缘区的空间范围一直是城市空间结构研究的核心问题,有助于从城乡对比的角度来衡量城市化程度。本文以城市边缘区的空间突变特征为切入点,基于格网尺度评价构建基于多源数据的城市边缘区特征识别指标,然后采用小波变换检测进行特征值突变点群的识别,并利用基于Delaunay的自动边长阈值的边界提取算法识别突变点群内外边界,从而实现了一种基于空间突变特征的城市边缘区提取方法。最后,以江阴市作为研究区进行了实证分析,并将本文方法提取结果与通过信息熵模型和土地利用程度综合指数模型提取城市边缘区的经典方法提取结果进行对比,经典方法所提取的城市边缘区结果更为混乱分散,而本文结果更为完整客观。将本文方法提取结果与使用土地利用数据与行政区划统计年鉴数据构建城市边缘区识别指标进行突变检测的不同指标方法提取结果进行对比,二者重叠度达88.03%,体现了本文方法的正确性,而从局部细节分析来看,本文结果更符合实际情况。为了更好地验证本文方法的有效性,利用景观格局指数对本文方法和不同指标方法提取的城市建成区、城市边缘区和乡村腹地的范围进行检验：从斑块类型层级指数分析, 2种方法划定的区域都具有典型的空间特征;而从景观层级指数分析,本文识别出的边缘区所计算的斑块密度、最大斑块指数、景观分离度、景观破碎化指数和香农多样性指数均高于对比方法,而蔓延度和香农均匀度均低于对比方法,说明本文识别的城市边缘区范围内景观破碎化程度和异质性更高,景观分布不均匀,社会经济条件更复杂,从而证明了本方法的有效性,尤其适合于非闭合环状的城市边缘区的提取。     

基于城市园林树木景观三维模拟的绿视率估算方法

城市生态景观功能主要是绿色植物对人的视觉作用。绿视率被认为是一种比较好的衡量绿色空间视觉感受的描述因子。目前绿视率的估算主要基于静态的图像或者街景数据,而绿视率是一种动态的量,不同视点有不同的值,且植物是生长变化的。因此,本文提出一种基于数据和模型综合驱动的园林树木三维模拟景观的绿视率计算方法,其利用虚拟地理环境、虚拟植物等技术,通过道路、建筑物等硬质景观数据和树木模型驱动,建立城市园林树木三维景观;根据视觉成像原理,构建虚拟相机,模拟不同视点园林景观的视觉图像,然后识别表征植被信息的像素,从而计算绿视率。本文研发了园林树木景观三维模拟及绿视率估算原型系统,并以城市道路树木景观为例,模拟分析了机动车道中车辆乘客可获得的绿视率,与街景图像提取的绿视率值相近。该方法和系统可用于包含时间变量的不同生长阶段园林树木景观的绿视率评估,支持交互设置不同的视点参数,估算城市任意位置和任意方向的绿视率,评价过去、现在和未来的园林景观绿化质量,以人的视觉感知角度为城市绿地规划提供参考。     

街道尺度下北京城市公共体育设施空间配置研究

城市公共体育设施的分布特征与可达性、公平性等空间配置直接关系到基本公共服务的均等性与城市空间结构的完整性。本文以北京市为例,以POI数据表征城市公共体育设施,运用核密度估计、最近邻指数、改进型两步移动搜索法以及覆盖度指数等分析方法,研究北京街道尺度上城市公共体育设施的空间集聚特征及供需视角下的可达性与公平性。结果表明：(1)改进型两步移动搜索法考虑了不同等级城市公共体育设施的供给规模与“15 min生活圈”理念下的居民出行距离,适合街区级与社区级体育设施可达性分析,中心城区街区级与社区级设施空间可达性较高;(2)北京各级城市公共体育设施具有显著的空间集聚趋势,地区级设施表现为“点状集聚、面状分散”趋势,街区级总体呈现出“核心-边缘”式特征,中心城区供给数量多,周边地区配置少;社区级设施为“小集聚、大分散”模式,空间分布均匀;(3)北京社区级城市公共体育设施覆盖度高的街道最多,空间配置最为均衡,街区级设施覆盖度指数高的街道较少,覆盖范围相对有限。研究结果可为北京城市公共体育设施的规划编制与优化布局提供参考。     

基于四叉树的景观指数分析方法

景观指数法作为景观格局分析的重要研究方法和度量手段,也是景观生态学研究的重要组成部分。由于景观指数在空间格局表达时信息高度浓缩,其在应用中普遍地存在"一值多形"问题。文中根据景观水平上聚集度指数和多样性指数对景观空间整体复杂性和异质性的描述,采用二维空间地理现象的四叉树编码表达对四个不同模拟景观格局进行空间划分,形成多层次的四叉树结构,并通过Fragstats软件对不同子区域景观指数计算,以及采用数值矩阵和对应的3D模型来表达不同景观空间格局。该方法明确展现了不同景观格局相对应的空间位置在景观聚集性特征和多样性特征上的不同,并且用同一景观格局中各子区域的景观指数描述自身子区域特征,也从景观空间局部表现了景观空间格局的异质性。研究过程证明了基于四叉树的景观指数分析方法可以区分景观格局在指数计算中的"一值多形"。同时文章展望了该方法对于不同景观空间格局进行聚类划分的应用。     

基于百度街景的SVF计算及其在城市热岛研究中的应用

SVF（Sky View Factor）是描述城市辐射和城市热环境的有效指标之一,是研究城市热岛的重要几何参数,如何快速准确地计算大规模的SVF对城市形态和城市气候研究具有重要意义。已有研究发现,SVF与热岛强度具有强烈关系,但以往研究存在争论和局限性。本研究采用百度全景静态图,基于深度学习,使用Deeplabv3+模型对天空范围进行探测,提出一种SVF自动计算方法,并用该方法计算上海市中心城区的SVF分布。本研究引入局地气候分区（Local Climate Zones, LCZ）,将大规模、精确的SVF结合每个地块具体的土地利用和建筑情况进一步用于SVF与热岛强度的关系研究。实验结果表明,在不同场景下,Deeplabv3+模型都能对天空范围进行有效探测（MIOU=91.64%）;本文方法计算的SVF与鱼眼照片计算的SVF具有令人满意的一致性（R²=0.8869）;在不同区域,SVF与热岛强度的关系不同,对于LCZ5开敞中层建筑,最高相关系数为0.68,对于LCZ1紧凑高层建筑,最高相关系数为-0.79。本文SVF计算方法在上海市中心城区的成功应用,验证了在中国高密度和复杂的城市环境中使用街景图像计算大规模SVF的可行性,此外本文基于区域化研究思想进一步研究了SVF与城市热岛的关系,弥补了以往此类研究的不足。     

典型深街谷内树木空间配置对行人呼吸高度处气流的影响

为揭示树木的不同空间配植方案对行人呼吸高度气流的影响,本文将树木视为均匀多孔介质,通过附加源项法从空气动力学角度用CFD模拟了H/W=2的典型深街谷几何内4种树木配植情景,实验表明,不同空间配置下树木对街谷内行人呼吸高度处局地气流的影响强弱在空间分布模式上差异悬殊：① 均匀种植的树木对街谷内行人呼吸高度的气流起到阻碍作用,不均匀种植则有效提升街谷的整体流速。4种空间配植方案下树木对气流的影响程度不同,阻碍作用从大到小的顺序为均匀间距8 m（Spa8m）>均匀间距6 m（Spa6m）>均匀间距20 m（Spa20m）>不均匀配植（Non-uniform）;对应的平均气流增强指标顺序为$\bar{D}_{spa8}$（-19.31%）<$\bar{D}_{spa6}$（-16.14%）<$\bar{D}_{spa20}$（-10.73%）<$\bar{D}_{non-uniform}$（1.25%）。② 对比不均匀和均匀的种植方案,不均匀植树的街谷内部行人呼吸高度的气流流速比其对照案例（均匀植树Spa8m方案）整体增强了106.49%。街谷中部不种树,在街谷两端配置树木并预留足够的自由空间的不均匀植树方案,能够让角涡渗入街谷中部,促使街谷内部的垂直漩涡和两端的水平角涡运动,增强湍流和垂直交换,有效减少了街道两端“风口效应”和街道中部“风影效应”的区域,改善了整个街谷行人呼吸平面的风环境。④ 合理空间配置的树木能够改善街谷内部的行人风环境。街谷内行人呼吸高度处的气流对局地条件很敏感,树木的局部配置（空间簇集、密度）将引起强烈的空间变化。在既有城市建筑布局条件下,如何通过谨慎的景观设计,利用树木等城市绿化措施有效地改善城市的行人风环境,缓解污染扩散、疾病传播等问题,本文的方法可提供一定的参考。     

文化遗产多源探测技术与环境重建展望

从自然侵蚀到人为损毁的文化遗产研究与保护,是一项多学科综合的复杂过程。文化遗产的数字化保护已成为全球学术界和工业界关注的热点,多源探测技术与多维环境重建是文化遗产数字化保护过程中不可或缺且相辅相成的重要研究内容。首先,本文依据文化遗产所处的地理空间立体层次,将其划分为水下文化遗产、近地表文化遗产以及室内外景观遗产,并分别分析了3个不同层次的探测方法与技术;然后,从考古制图、多源异构文化遗产信息化管理、三维重建与虚拟修复、多模式展示与虚拟交互4个层面,分析了多维环境重建的相关技术方法与手段;最后,总结了文化遗产数字化保护研究可能的发展趋势为多传感器协同观测、多维数据分布式管理与共享、动态环境重建与感知、多模式交互展示。     

融合多源大数据的武汉城市空置区域评估与分析

在城市不断发展与扩展的同时,许多建成区可能会出现空置,表现为人口、企业稀少,生产水平严重低下,对城市空置区域的评估能够反映当前城市内部各区域发展状况,能够作为城市改造更新的依据。本文提出了一个以空置指数来量化评估城市内部层面空置现象,并对其影响因素进行探究的方法。根据“空城”的外在特征：建筑水平与社会活动水平,空置指数通过较高分辨率夜光遥感影像（Luojia1-01）和土地覆盖信息得到;同时依据城市空间活力营造原则,通过社会感知数据与路网数据量化产生空置现象的内在影响因素;并通过随机森林模型对空置指数精细化以及对影响因素重要性排序。以武汉市城区为例,用该方法对空置指数可视化,可识别出空置现象严重的区域,主要为老旧城区、工厂库房、单一功能的公共设施区域等,同时道路的可达性与人流密度对空置现象影响较大,且建立的随机森林模型精度 R^2 可达84.6%,对空置指数通过随机森林拟合后,其可视化分辨率由130 m优化至25 m。本研究结果可为城市中空置现象的改进提供依据。     

基于街景图像的可解释性城市感知模型研究方法

理解城市环境对人类感知的影响,对城市合理规划及布局具有重要的人文参考价值。城市环境是一个动态变化的复杂系统,具有空间异质性的特点。由于研究方法的限制,在复杂的城市环境中,以往基于街景图像的城市感知研究难以全面精细地分析环境关键要素对人类感知的影响。本研究以武汉市中心为研究区,首先利用全卷积神经网络将街景图像分割为城市地物类型,耦合感知打分数据和随机森林算法建立6类城市感知模型;然后基于沙普利值方法分解在随机森林模型中各类城市地物对人类感知的影响,并识别城市环境关键要素;最后结合分解结果,探究在非线性模型中沙普利值方法的适用性和优势。结果表明：沙普利值方法能够有效考虑环境异质性,精确地定量表示在不同场景中各类地物对人类感知的影响;城市高楼、天空、绿地空间是对人类感知影响最大的3类地物,且地物的体积和分布与其对人类感知的影响有关,图像占比大、分布连续的地物对人类感知的影响比图像占比小、分布离散的地物对人类感知的影响大;受城市环境空间异质性的影响,主要地物类型对各类感知的影响程度和形式有显著不同;高楼与人类感知为非线性关系,且具有明显的单调递增或递减的形式;绿地空间与积极感知呈非线性关系,与消极感知呈线性递减的关系。基于可解释性方法,本研究主要分析城市环境关键要素对人类感知的影响特点,探究了城市感知模型中的可解释性问题,能够为城市感知相关研究提供方法参考和理论依据,同时也可为城市规划和景观设计提供参考。     

鄱阳湖南矶湿地景观信息高分辨率遥感提取

鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水（血吸虫）分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型（DEM）、归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明：（1）基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;（2）基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度（94.3275%）和Kappa系数（0.9324）,说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;（3）该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。     

基于街景影像多特征融合的广州市越秀区街道空间品质评估

全面准确地描述街景影像的多层次特征在基于街景影像对街道空间品质进行评估的研究中具有重要意义。以广州市越秀区为例,获取前后左右各视角街景影像中手工设计的特征（SURF特征、HOG特征）和基于深度学习的特征（语义特征）,基于单一特征和多特征融合采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest, RF）训练各视角的评估模型。结果表明,以基于SVM建立的单特征模型为例,基于HOG特征（73.03%）、语义特征（72.28%）的模型平均精度优于SURF特征（56.00%）,基于SVM前后左右各视角模型的最优分类精度为82.8%（前）、81.7%（后）、76.6%（左）、76.6%（右）,而基于RF各视角模型的最优分类精度为82.8%（前）、85.0%（后）、78.1%（左）、70.3%（右）。前后视角的模型精度略优于左右视角。各视角最优模型均为多特征融合模型,最优模型平均分类精度和Kappa系数可达80.6%和0.62。利用街景影像评估街道空间品质时,各算法之间性能差异微弱,而特征选择及组合方式是提升精度的关键。越秀区街道空间品质存在明显空间分异,其西南部的街道空间品质亟待提升。本研究构建了基于街景影像多特征融合的大规模高精度街道空间品质测度方法,实现了对越秀区街道空间品质的评估,研究结果可为相关部门进行街道环境综合整治提供参考。     

基于街景图像的城市环境评价研究综述

城市环境评价研究传统上采用基于现场调研的方法,难以在大范围、精细化的尺度上进行评估。街景图像具有覆盖面广、能提供街道层级景观信息,且数据采集成本低的优势,为城市环境评价研究提供了大样本数据源和新的研究思路。人工智能技术的不断突破和其在各领域的应用,使得在大范围空间尺度上,基于街景图像进行城市环境评价研究成为可能。本文首先对城市环境评价常用的3种数据源（街景图像、遥感影像和地理标记社交媒体数据）进行对比分析,归纳街景图像在城市环境评价中的优势;然后,从方法学的角度把基于街景图像进行城市环境评价过程中使用的方法分为4大类别（基于图像分析的方法、基于统计分析的方法、基于人工智能的方法和基于空间分析的方法）;接着,从城市物理环境、社会环境、经济环境、美学环境,综述了街景图像在城市环境评价中的应用研究进展;最后,对现有研究成果进行了总结并对未来研究方向提出展望。