第10個(gè)星期一 | 全景智評(píng)

城市綠地的視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估是景觀設(shè)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的重要話題，但傳統(tǒng)研究方法在實(shí)際操作中存在一定局限。人工智能技術(shù)與街景大數(shù)據(jù)的發(fā)展為城市綠地感知評(píng)估帶來(lái)了契機(jī)。然而，由于中國(guó)城市的綠地尚未被街景服務(wù)全面覆蓋，相關(guān)研究的開展受到了限制。本文立足于景觀的公眾感知評(píng)價(jià)，以中國(guó)廣州市珠江公園為例，采用便捷的全景相機(jī)圖像采集與處理流程，利用Segformer-B5語(yǔ)義分割模型和ViT-base-p16圖像分類模型分別對(duì)公園圖像計(jì)算客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)（綠視率、天空視域因子、路面占比、人工構(gòu)筑物占比）與主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)（吸引力、豐富度、自然程度、壓抑程度），從而進(jìn)行公園綠地視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估?；诟黜?xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)空間分布圖，進(jìn)行綜合分析并識(shí)別低分值區(qū)域。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，植被與水體有助于提升公園的吸引力與游客的積極感知，而過(guò)多的天空與構(gòu)筑物則可能會(huì)產(chǎn)生相反效果；消極的人工景觀和壓抑的建筑也會(huì)降低景觀質(zhì)量。本研究所提出的圖像采集與視覺(jué)感知評(píng)估方法可為城市綠地更新與管理提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞

景觀感知評(píng)價(jià)；視覺(jué)景觀評(píng)估；全景相機(jī)；人工智能；城市綠地；語(yǔ)義分割；圖像分類

Keywords

Landscape Perception Evaluation; Visual Landscape Assessment; Panoramic Camera; Artificial Intelligence; Urban Green Space; Semantic Segmentation; Image Classification