基于深度学习和多源数据的街道美感评价与影响因素分析

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地图兴趣点、街景图像、三维建筑地图等数据的出现,在街道层面上提供大量新图像和数据支持,打破数据源的限制。本文以上海市街道空间为研究对象,基于深度学习技术与GIS,以多源数据为载体,大规模进行街景美感评估以及街道物理空间、底层界面、绿化设施、宏观形态四类客体指标测度。在此基础上,通过数理推导以揭示客体指标对街道美感评价的关系。研究发现,物理空间对个体在街道三维关系的感知方面影响最大,环境设施和底层界面指标对美感感知影响次之。绿视率与美感回归系数为0.582,是影响美感感知的关键因子,街道宽度比高宽比对美感的感知影响更大;店面招牌个数、建筑密度对于美感评价也具有积极影响。本研究可为优化街道空间布局提供依据,为更好地营造可步行与健康城市提供科学理性支撑,为相关学科优化建设环境提供实践支持。
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