【摘 要】
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景观意象作为游客主体和景观客体之间的映射，是提升景观吸引力重要的理论依据。以武汉市的7个湖泊公园为研究对象，通过Google Cloud Vision提供的在线机器学习算法，自定义景观标签，构建Auto ML模型对16883张网络景观照片进行图像挖掘与内容识别，归纳景观意象的具体维度，从景观类型、景观要素、空间尺度和意象元素4个层面分析公众对景观意象的感知特征，探讨不同样点的感知共性与感知特性以及
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于蓝绿协同的城市湖泊公园景观绩效与优化调控研究——以武汉市为例”（编号31770753）资助；
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景观意象作为游客主体和景观客体之间的映射，是提升景观吸引力重要的理论依据。以武汉市的7个湖泊公园为研究对象，通过Google Cloud Vision提供的在线机器学习算法，自定义景观标签，构建Auto ML模型对16883张网络景观照片进行图像挖掘与内容识别，归纳景观意象的具体维度，从景观类型、景观要素、空间尺度和意象元素4个层面分析公众对景观意象的感知特征，探讨不同样点的感知共性与感知特性以及影响偏好差异的原因。结果表明：湖泊公园中自然景观的感知高于人文景观，其中水体景观、林木景观、历史文化是湖泊公园的核心感知要素；大尺度空间广阔深远的自然景观和小尺度精细化设计的人文景观更受游客偏好；常绿树、湖泊、背景建筑群、草地和倒影是湖泊公园中感知最强的意象元素；以及体现公园特色的特异性景观更容易得到游客的高度感知。本研究丰富了景观意象的研究内容与分析方法，为以大数据图片实现景观偏好的相关研究提供了思路与参考。
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