街景图像解译下的长沙市历史文化风貌核心区道路绿视率研究
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湖南省重点研发计划“数字技术支持下的乡村基础设施营造研究”(编号:2018NK2052);2019年湖南省自然科学基金“影响降雨径流特征的典型LID设施构建因子敏感性研究”(编号:2019JJ50988)


Study on the Green View Index of the Road in the Core Area with Historical Cultural Features of Changsha Based on Street View Image Interpretation
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    摘要:

    绿视率是人对环境感知的三维动态衡量指标,为城市道路绿化的建设与评估提供了新的方向。以长沙市历史文化风貌核心区街道为研究对象,利用大数据技术抓取百度地图全景静态图,运用Python-OpenCV图像处理库解译并计算得出街道绿视率,进而探究该区域内街道绿视率的总体情况及特征。结果表明:(1)长沙市历史文化风貌核心区平均道路绿视率为12.7%,整体绿化水平较低,市民对街道环境感知度较差,满意度较低;(2)植物配置为疏林灌木式在街景图像中的绿化比例较高,在道路绿化中要重视植物群落和层次的营造而非单纯的行道树种;(3)通过2017年和2019年不同年份、相同季节、同一街景点的绿视率对比发现,研究区域内整体道路绿视率有所提升,空间绿量增加,绿化水平上升;(4)道路周边用地性质与绿视率变化具有联系,其中居住用地、商住混合用地周边街道绿视率提高幅度较大,公共管理与公共服务设施用地、商业服务业设施用地周边道路绿视率降低程度较大。最后,对长沙市历史文化风貌核心区道路绿视率的提升和优化提出改造意见,为长沙市历史文化风貌核心区道路绿化建设提供依据。

    Abstract:

    The green view index is a three-dimensional dynamic measurement index of people’s environmental perception, which provides a new direction for constructing and evaluating urban road greening. This paper takes the streets in the core area of historical and cultural features of Changsha as the research object, uses big data technology to capture the panoramic static images of the Baidu Map, extracts street view image information, and uses Python-OpenCV to calculate the road green view index. Then explore the overall situation and characteristics of the road green view index in this area, and the road green view index of different levels and different plant configuration forms are analyzed to summarize their rules. At the same time, through different years, 2017 and 2019, the same season, the same street spots of a green rate comparison, analysis, and reason for the change. At last, the article puts forward some suggestions for improving and optimizing the green view index of roads in the core area of historical and cultural features in Changsha further to promote the greening construction of urban roads in Changsha.

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引用本文

吴昕燃,邱慧. 街景图像解译下的长沙市历史文化风貌核心区道路绿视率研究 [J]. 园林, 2022, (9): 106-116. 复制

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  • 在线发布日期: 2022-09-08
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