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城市街道视域景观指数与邻里尺度特征效应
被引量：
3
1
作者
包瑞清
(
厄瓜多尔
)
亚历克西斯·阿里亚斯·贝当古
《风景园林》
2022年第9期41-47,共7页
城市街道景观指数提取为城市街景研究量化途径之一。结合已有指数,提出用全景静态图的不同数据类型,分类计算视域景观指数的优化方法;提出基于计算机视觉尺度不变特征转换(SIFT)的关键点邻域尺度区间频数;采用层次聚类分析指数不同的邻...
城市街道景观指数提取为城市街景研究量化途径之一。结合已有指数,提出用全景静态图的不同数据类型,分类计算视域景观指数的优化方法;提出基于计算机视觉尺度不变特征转换(SIFT)的关键点邻域尺度区间频数;采用层次聚类分析指数不同的邻里尺度最优簇数、贡献度,确定分布特征重要指数组成;探索不同指数作用于不同邻里尺度的特征效应。研究发现视域景观指数具有不同邻里尺度效应。研究指数中城市街道空间的绿视率和天空开阔度(空间组成层面)、关键点邻域尺度(0,10]和(10,20]区间频数(对象尺度层面),以及色彩丰富度指数(颜色层面)是构成城市街道分布特征的重要特征指数。通过确定不同邻里尺度城市街道特征分布,可以为城市街道空间的景观质量提升、量化管理和城市微更新提供参照。
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关键词
风景园林
城市街道空间
特征指数
全景静态图
计算机视觉
层次聚类
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题名
城市街道视域景观指数与邻里尺度特征效应
被引量：
3
1
作者
包瑞清
(
厄瓜多尔
)
亚历克西斯·阿里亚斯·贝当古
机构
西安建筑科技大学建筑学院
伊利诺伊理工大学建筑学院
出处
《风景园林》
2022年第9期41-47,共7页
文摘
城市街道景观指数提取为城市街景研究量化途径之一。结合已有指数,提出用全景静态图的不同数据类型,分类计算视域景观指数的优化方法;提出基于计算机视觉尺度不变特征转换(SIFT)的关键点邻域尺度区间频数;采用层次聚类分析指数不同的邻里尺度最优簇数、贡献度,确定分布特征重要指数组成;探索不同指数作用于不同邻里尺度的特征效应。研究发现视域景观指数具有不同邻里尺度效应。研究指数中城市街道空间的绿视率和天空开阔度(空间组成层面)、关键点邻域尺度(0,10]和(10,20]区间频数(对象尺度层面),以及色彩丰富度指数(颜色层面)是构成城市街道分布特征的重要特征指数。通过确定不同邻里尺度城市街道特征分布,可以为城市街道空间的景观质量提升、量化管理和城市微更新提供参照。
关键词
风景园林
城市街道空间
特征指数
全景静态图
计算机视觉
层次聚类
Keywords
landscape architecture
urban street space
feature indices
panoramic static image
computer vision
hierarchical clustering
分类号
TU981 [建筑科学—城市规划与设计]
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作者
出处
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被引量
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1
城市街道视域景观指数与邻里尺度特征效应
包瑞清
(
厄瓜多尔
)
亚历克西斯·阿里亚斯·贝当古
《风景园林》
2022
3
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