【摘 要】
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在大数据时代背景下，利用网络平台可以准确把握公众对不同地域海岸带景观的偏好和风貌认知，更好地为滨海城市形象提升和空间规划等方面提供参考与支持。以中国12个沿海城市为研究对象，利用Python对百度、必应、图虫网、新浪微博和携程网5大网络平台的海岸带景观图像进行爬取，借助ADE20K数据集预训练的FCN模型对图像进行语义分割，通过对150种景观要素分割结果进行聚类与量化分析，探寻公众感知视角下中国海
【基金项目】
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广东省自然科学基金面上项目“海平面上升叠加风暴潮情景下广州城市景观洪涝灾害风险与应对策略研究”（编号：2021A1515010924）；
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在大数据时代背景下，利用网络平台可以准确把握公众对不同地域海岸带景观的偏好和风貌认知，更好地为滨海城市形象提升和空间规划等方面提供参考与支持。以中国12个沿海城市为研究对象，利用Python对百度、必应、图虫网、新浪微博和携程网5大网络平台的海岸带景观图像进行爬取，借助ADE20K数据集预训练的FCN模型对图像进行语义分割，通过对150种景观要素分割结果进行聚类与量化分析，探寻公众感知视角下中国海岸带景观感知意象类型、空间分异及视觉特征。结果表明：（1）中国沿海城市的自然景观意象类型感知高于城市空间、生活游憩和文化风貌景观意象类型；（2）各城市海岸带景观意象感知的空间分异现象显著，南海与黄海海域城市的海岸带景观感知意象独特性较高，渤海与东海较低；多样性总体呈现中部滨海城市高，南北两端滨海城市低的特点；（3）中国海岸带城市视觉特征为整体蓝视率适中，绿视率、空间围合度和设施配备度偏低。研究有助于不同海域景观特色的保护和各地海岸带景观多样性的挖掘，为基于大数据图片探索大众感知层面的滨海城市风貌和海岸带景观偏好研究提供了思路与参考。
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