【摘 要】
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老城区环境品质下降、空间秩序混乱等现象都不同程度、不同范围地散布在快速发展的中国城市空间中.为了更好地提高城市空间品质、更精细准确地对建成区进行城市更新与管理,首
【出 处】
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2018城市空间分析论坛暨第四届中国空间句法学术研讨会(Urban Space Analysis Forum and t
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老城区环境品质下降、空间秩序混乱等现象都不同程度、不同范围地散布在快速发展的中国城市空间中.为了更好地提高城市空间品质、更精细准确地对建成区进行城市更新与管理,首先需要有针对性地找到发生失序的空间场所.利用街景图像进行虚拟审计成为了解决这一问题的有效方法,但这并不是一项容易的任务,并且最新的虚拟审计研究大多以美国的城市为研究对象,而对中国的城市缺少关注.本文以齐齐哈尔市主城区为例,拟建立起中国空间失序现象的要素体系,使用人工判别与计算机深度学习等方法对中国城市空间失序现象的分布、程度、类型与原因等进行分析.通过地理抽样的方法,本文选取了1213个观察点,从腾讯地图中提取出了4个方向的街景图像,并聘请了3名审计员来感知和识别空间失序的要素.审计员共确定了5组19个空间失序要素,其中8个是中国的特定要素,并用二分法来判断每张图片空间失序的严重程度.结果显示,空间失序现象在齐齐哈尔相当普遍,一半以上的抽样图像至少存在一个空间失序要素.还发现,图像中无序要素的总数与其被审计员判定为无序的可能性之间有很高的相关性.
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