南京主城街景识别、评价与景观提升设计-1文献综述

 2022-10-24 09:10

文献综述(或调研报告):、

定量研究城市景观构成一直是景观领域的重要课题之一,近年来,随着信息通信技术的进步与普及为定量城市研究提供了大量新的数据来源。其中既包括严格意义上的大数据,也包括来自商业网站和政府部门的开放数据,共同构成了了解城市系统运行规律的重要基础,并推动了定量城市研究领域在研究方法与研究问题上的多方面变革。随着城市统一数据平台的建立与完善,越来越多的数据资料开源化,传统基于大数据的模型构建与深度挖掘与分析体系已经较为完善。

大规模的街景评估的兴起

街道绿化对居民尤其是行人的生活质量至关重要,是评估街道可步行性的重要指标之一。传统受限于数据获取的困难,对街道绿化的研究多局限于较小的地域,而目前运用新兴的街景图片进行评价的方法也多基于人工判断。今年来的研究,通过构建一种结合计算机运算的方法,实现了大规模、精细化尺度的街道绿化的量化评价。

结合计算机的街景图像语义识别

近年来关于城市街景的定量研究中,结合计算机的街景图像语义识别已经成为趋势。一般方法是,根据位置信息,结合公开的数据平台(如百度、谷歌、高德)爬取海量的街景图片,需要注意的是,挑选街景的角度和密度有严格的限制,才能保证街景照片基本符合人眼视角。选择开源的卷积神经网络框架代码进行街景的批量识别。产出的数据进行进一步整理,并且以可视化的结果进行呈现,形成各项分析成果。国内外采用的街景获取技术基本相同,街景识别精度和采用的数据集、源代码程序有关。

建构基于大数据的评价方式

基于国际上流行的WalkScore的评价思路,对其计算方法进行简化,并加入街道环境影响因子,对某一范围内的街道展开综合评价。根据评价结果,与人口空间分布展开相关分析,评价临街设施分布的合理性;并对比分析住宅类街道(R)、公共管理与公共服务类街道(A)和商业服务业设施类街道(B)的差异及不同类型街道的圈层分布差异。

从分析问题到解决问题的街景提升手法

文章交代了一整套如何从调研分析到设计理念以及从宏中微三个层面对苏州重要街道界面进行提升,将街道分为:城市景观主轴线,传统风貌强化型道路,滨水风光营造型道路,古城风貌协调型道路,现代风貌展示型道路,利用各种技术手段对特色街道的品质做了提升设计。

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