【摘 要】
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通过解析街景图像能够自动地测度绿视率,但目前尚无剔除秋冬季街景图像的方法。文章提出使用多来源图像数据,采用SIFT匹配算法判定相似图像的方法剔除秋冬季街景图像。以哈尔
【机 构】
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南京大学建筑与城市规划学院,CenterforUrbanScienceandProgressNewYorkUniversity,哈尔滨工业大学建筑学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目“严寒地区城市微气候调节原理与设计方法研究”（51438005）
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通过解析街景图像能够自动地测度绿视率,但目前尚无剔除秋冬季街景图像的方法。文章提出使用多来源图像数据,采用SIFT匹配算法判定相似图像的方法剔除秋冬季街景图像。以哈尔滨为例,从整体、区域和街道3个层次,根据POI密度识别城市中心区、郊区以及各功能区,并将绿视率与其叠加分析后得出结论:中心区的绿视率显著高于郊区;单一功能的绿视率排序为服务<居住<工作。绘制不同等级道路的街景绿像热度图,得到不同等级道路绿视率特点,即快速路绿视率最高,其次是主干道和支路,再次是次干路,高速公路最低。对于高等级道路,中央绿化带提升绿视率的作用明显;对于低等级道路,行道树对绿视率的影响较大。
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