基于深度学习的城市空间视野开阔度研究——以天津市中心城区为例

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随着计算机视觉技术的发展,街道影像成为研究城市建成环境的一项重要数据来源。本文运用百度地图开放平台位于天津市中心城区内街道影像数据,利用深度学习对其进行语义分割,量化城市中各类空间的视野开阔度,识别视野开阔度低值集聚区域。进而在宏观层面探索基于视野开阔度的空间分布格局,并提出相关发展建议。研究结果发现(1)街道影像中天空要素比例可以一定程度反映人们主观评价空间的视野开阔程度;(2)量化城市内道路、河流沿岸、开敞空间的视野开阔度,并利用热点分析,识别出视野开阔度低值集聚区域主要分布在城市核心地区;(3)城市内各类空间的视野开阔度分布呈现明显的圈层化现象,并基于此提出改造策略。本文主要为城市空间视野开阔度的研究拓展新的数据来源,同时探索基于视野开阔度对城市空间研究的方法。
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