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相似文献
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1.
作为城市的骨架,街道网络是人们日常活动的重要载体,其也在很大程度上影响着犯罪事件的分布。因此,街道微环境是研究街面犯罪空间格局及其影响机制的重要切入点。已有研究中基于街景影像的街道微环境度量,多采用语义分割单一技术提取各类环境要素在影像中的像素占比,但该方法不适宜提取行人等离散要素。近期有学者结合使用语义分割和目标检测2种技术来提取影像中复杂的环境要素,但2种方法提取的微环境要素对街面犯罪的解释还未有比较研究。为探究这一问题,本文将百度街景影像作为街道层级建成环境数据,采用上述2种做法分别提取并获得街道微观环境特征变量:第1种做法仅使用语义分割技术将所有要素以像素比例度量;第2种做法用语义分割技术将人行道、建筑、墙面、栅栏、树木和草地以像素比例度量,而用目标检测技术将街面行人和路灯以个数度量。在控制了土地利用混合度、集中劣势、街道长度和密度、犯罪吸引器和发生器后,构建零膨胀负二项回归模型以分析街道微环境特征与街面财产犯罪(如街面盗窃、扒窃)间的关系。模型中分别加入通过两种方式提取的街道微环境特征变量,并比较其对街面财产犯罪影响的差异。研究结果表明:(1)与采用语义分割单一技术提取的街道...  相似文献   

2.
住宅价格的空间分异是城市空间资源配置不均衡的外在表现,理解住宅价格的主导影响因素及其空间分异特征对于住区规划及房价调控政策的制定具有重要意义。既有研究较少考虑环境品质对住宅价格的影响和影响因素的作用尺度差异,针对以上问题,本文引入街景图像,在特征价格模型的基础上拓展环境特征,构建多尺度地理加权回归(MGWR)模型,研究环境特征对住宅价格的影响效用,并通过分析其他控制变量的系数空间格局,总结各变量的空间分异特征规律。主要结论为:① 街景图像测度的环境特征更符合人们对居住环境的真实感知,研究结论可为居住环境品质提升提供更加精细化的设计策略; MGWR模型对变量的空间分异现象具有更接近于真实值的拟合效果,可描述不同变量的作用尺度差异,这有助于为特定地区制定针对性规划策略。② 厦门本岛住宅价格呈现显著的聚类特征,并沿城市核心发展轴呈“带状”结构分布。③ 3个环境特征变量对于住宅价格均为显著的正向影响,且作用接近全局尺度,街景绿视率的影响最强,其次是天空开敞度和相对步行指数。④ 总结各变量的系数空间分异规律,发现不同特征地区住宅价格的主导影响因素不同,核心地区主要受交通、教育因素的影响;老城地区主要为环境品质、建筑质量因素;新城地区则为区位、生活设施因素。  相似文献   

3.
基于街景图像的城市环境评价研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

4.
准确识别影响环境安全感知的视觉因素,对于改善城市交通环境与提升行人出行安全具有重要支撑作用。然而,既有研究难以对复杂场景下的环境安全感知进行大规模定量化研究。因此,本文利用图像语义分割和目标检测技术从街景图像中提取视觉要素,通过人工评分结合深度学习的方式构建道路安全感知数据集;再基于轻量梯度提升机和SHAP解释框架,识别出影响环境安全感知的视觉因素;最后,选取道路环境特殊的峡谷性城市兰州市安宁区高校聚集地为例进行实证研究。结果表明:(1)高校及商业街的安全感知评分较高,城市道路的普遍偏低;(2)天空、人行道、道路和树木的图像占比值是对环境安全感知影响最大的四类要素,其中,天空的图像占比值为线性关系,人行道和树木的图像占比值近似对数函数,道路的图像占比值则类似二次函数;(3)视觉要素占比和个数存在交互影响作用,合理的要素分布有助于形成良好的空间视线,以及营造合适的行为活动空间,从而提升环境安全感知。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
基于潜在受害者动态时空分布的街面接触型犯罪研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
街面接触型犯罪是指犯罪者在街面通过采取与受害者身体接触的方式而实施的违反法律的行为,已有文献研究利用了不同类型的大数据代表的周遭人口表征街面接触型犯罪中“潜在受害者”因素,但由于数据的局限性,无法应用在微观的空间尺度上的街面接触型犯罪研究。微信热力图是具有高时空分辨率和高人口覆盖度,能动态地反映人流量热度的程序。因此,本文以经济发达的ZG市的XT街道为例,结合日常活动理论,并基于微信热力图数据代表的周遭人口表征的“潜在受害者”因素,首先定性地描述和识别街面接触型犯罪的时空分布特征,然后划分不同时段分析街道街面接触型犯罪的影响因素。研究发现:① 街面接触型犯罪案件存在时空的集聚性,街道街面接触型犯罪在晚上(18:00—23:59)是高发期,在白天(07:00—17:59)是低发期,在22:00—22:59数量达到最大值,主要聚集在城中村区域,且不同时期的影响因素存在一定的差异;② 微信人口数量在所有时期均对街面接触型犯罪存在显著的正向影响,其代表的周遭人口能很好地表征日常活动理论中的“潜在受害者”因素,且在凌晨—清晨(00:00—06:59)对街面接触型犯罪的影响最大;③ 不同场所对街面接触型犯罪的影响存在时间上的差异,餐饮点在晚上对街面接触型犯罪存在显著的正向影响,KTV、健身房和公交站点分别对应在凌晨—清晨、白天与晚上对街面接触型犯罪有显著的正向影响,而休闲会所在凌晨、清晨、晚上均有显著的影响,与最近巡逻驻点的距离仅在晚上时期显著影响街面接触型犯罪。本文的研究结论可为警方采用微信热力图来分析街面接触型犯罪和经济发达地区警方部署提供参考依据。  相似文献   

7.
从生产-生活-生态功能角度划分城市空间格局,不仅是国土空间结构优化的基础,也能反映城市用地的内在功能形态和空间组合模式。然而,以往城市“三生空间”的识别主要利用遥感图像、兴趣点和土地利用数据进行,缺少城市内部的立体信息。街景图像可以体现城市内部街道特征,实现街道内部物理环境近距离大规模高分辨率的客观测量。因此,本文基于街景图像提取场景语义特征,提出一种中心城区“三生空间”的识别和特征重要性分析的方法。以成都市四环内为研究区,使用梯度极限提升算法识别城市“三生空间”,进行模型精度对比检验,从道路、格网和交通分析区3个尺度分析研究区“三生空间”的格局分布特征,并引入沙普利加和解释(SHAP)方法探索“三生空间”的特征重要性。结果显示:(1)本文提出的基于街景图像识别“三生空间”方法具有较好的效果,模型识别生产、生活和生态空间的R2均达到0.6,表明使用街景图像识别“三生空间”具有可行性;(2)分析研究区内的“三生空间”分布格局,研究区内以生产-生活空间为主,数量多且在区域内呈片状分布,以生态空间为主的单元数量少,主要分布在大型公园处;(3)分析7维场景层语义特征的重要...  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
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...  相似文献   

10.
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...  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
地址编码是指将地址映射成地理坐标的过程,它提供了一种把描述性地理位置信息转换成GIS地理坐标的方式。本文分析了当前标准规范中的地址编码规则,认为街道与小区等院落实体作为同级别的区域限定物弱化了街道的空间特征,并且在现有地址编码规则基础上提出了将街道前置作为区域限定物的地址编码改进方案;进一步,为了体现街道作为各类地理实体的空间参考基础,本文按照街道的前进方向,定义了在街道线性空间中的地理实体链表组织模型,实现了将相互独立的地址编码实体在街道中的串联组织,从而为今后地址查询中的参考定位提供了模型支持;最后,给出了街道两侧不同类型地理实体纳入街道地址编码实体链表的实例说明。  相似文献   

14.
薛雨  张悦  李华英 《地理信息世界》2017,(6):107-110,116
"线"状街道空间承担交通功能的同时"面"状街道空间则是人活动交往的场所,也是体现街道活力的地方,目前随着城市化的加快街道活力逐渐降低。本论文从街道空间环境入手,结合GIS(Geographic Information System)和空间句法知识,利用ArcGIS软件,以德州市商业街—太平街和常兴路中段为例,对比分析街道空间的街道纵深分布、周边用地布局、交通可达性、空间开放性及邻街店铺,得出街道空间环境对街道活力的影响,从而为保持街道活力,提高城市功能提供支持。  相似文献   

15.
城市道路空间舒适度是综合刻画城市道路环境的量化指标之一,可为城市道路规划建设、城市交通优化、城市环境评估等提供参考.本文以街景影像为基础数据,从空间视角阐述了城市道路空间舒适度内涵,构建了城市道路空间舒适度量化指标,建立了以语义分割和等距采样为基础的城市道路空间舒适度测度方法和空间插值方法,最后以南京市局部城区为样区进...  相似文献   

16.
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。  相似文献   

17.
机器学习是当前犯罪热点预测的主流方法,随机森林算法因需要的数据量较小、有较好的预测能力和预测精确度、且有较高的可理解度,更是被广泛应用,代表地理环境和建成环境的多源数据也被广泛用于模型改进的尝试实践中,但这些实践都只考虑研究区整体的预测精度变化情况,并未区分不同区域犯罪热点预测结果的差异及其原因。因此,本文以公共场所侵财犯罪为例,根据历史犯罪分布情况及过往犯罪热点分布规律,将研究区分为稳定高发热点网格、较高发热点网格、偶发热点网格及非热点网格这4类,并依据社会失序理论、日常活动理论和犯罪模式理论,选取城中村范围、路网密度及POI(餐饮、娱乐、商场3类设施)密度这3个具有代表性的协变量加入到随机森林预测模型中,探讨预测结果精度的变化情况。根据2017年26个双周的犯罪热点预测实验的预测结果,得到以下结论:加入协变量后,研究区整体、稳定高发热点网格及较高发热点网格的预测精度都有不同程度的提高,分区模型的精度显著高于整体模型的精度,说明考虑空间分异对提高模型精度起重要作用。  相似文献   

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