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基于大规模街景图片人工智能分析的精细化城市修补方法研究
被引量：
46
1
作者
郑屹
杨俊宴
《中国园林》
北大核心
2020年第8期73-77,共5页
在中国快速城镇化阶段"重量"而"轻质"的建设过程中,城市建成区尤其是老城区的景观环境产生了诸如景观视廊受阻、风貌破败等大量问题。对此,自2015年中央城市工作会议以来,各地相继开展了城市修补专项规划,以修复及...
在中国快速城镇化阶段"重量"而"轻质"的建设过程中,城市建成区尤其是老城区的景观环境产生了诸如景观视廊受阻、风貌破败等大量问题。对此,自2015年中央城市工作会议以来,各地相继开展了城市修补专项规划,以修复及更新城市建成环境,促进城市空间品质提升。然而,由于缺乏对城市环境整体效应的统筹考虑,故在城市实际修补过程中,城市局部地块的品质提升反而对城市整体品质构成负面影响。因此,在人工智能及大数据技术深度介入城市规划和设计实践探索的基础上,研究基于全卷积神经网络模型(FCN)和城市场景要素深度学习数据集,对城市景观环境中的各要素进行了大规模且高颗粒度的精确识别,同时与空间数据叠加,对复杂建成环境中的景观问题进行精确分析,并基于分析成果辅助后续城市规划设计实践,逐层递进地对城市复杂建成环境进行精细化修补。选择位于嵩山脚下的登封市作为案例,探索人工智能技术在辅助城市修补等规划领域的前瞻性应用。
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关键词
风景园林
数字化
城市修补
街景大数据
深度学习
精细化
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职称材料
绿视率与NDVI值相结合的道路空间绿量可视性研究——以沣东新区为例
被引量：
7
2
作者
吕旭昕
窦洛文
+1 位作者
落昊飞
白骅
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期239-245,共7页
探究绿视率与NDVI值相结合的道路绿化方法,对城市绿色空间路网的构建以及道路景观的发展具有重要意义。以西安市沣东新区80条道路为研究对象,基于腾讯街景数据结合语义分割框架的手段提取道路绿视率,同时利用Landsat数据集为数据源计算...
探究绿视率与NDVI值相结合的道路绿化方法,对城市绿色空间路网的构建以及道路景观的发展具有重要意义。以西安市沣东新区80条道路为研究对象,基于腾讯街景数据结合语义分割框架的手段提取道路绿视率,同时利用Landsat数据集为数据源计算研究区域内NDVI值,进而分析绿视率与NDVI值的相互关系与影响因素。结果表明:1)道路绿视率与道路周围NDVI值存在显著相关(P<0.05);2)不同绿化形式下,绿化形式越丰富道路周围的植被覆盖度对道路的绿视率影响越弱,甚至无影响。3)不同的道路横断面形式下,道路周围的植被覆盖度对道路的绿视率影响随着板带数越多,道路路幅越宽,影响越小。通过分析不同道路的绿视率与NDVI值的关系,为城市道路绿地规划与城市道路绿化形式提供新的规划思路和优化参考。
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关键词
绿视率
街景大数据
NDVI值
道路绿化
遥感
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职称材料
题名
基于大规模街景图片人工智能分析的精细化城市修补方法研究
被引量：
46
1
作者
郑屹
杨俊宴
机构
东南大学建筑学院
东南大学智慧城市研究院
出处
《中国园林》
北大核心
2020年第8期73-77,共5页
基金
江苏省研究生创新人才培养项目“数字化城市场景意象交互平台建构”(编号3301001906D4)资助。
文摘
在中国快速城镇化阶段"重量"而"轻质"的建设过程中,城市建成区尤其是老城区的景观环境产生了诸如景观视廊受阻、风貌破败等大量问题。对此,自2015年中央城市工作会议以来,各地相继开展了城市修补专项规划,以修复及更新城市建成环境,促进城市空间品质提升。然而,由于缺乏对城市环境整体效应的统筹考虑,故在城市实际修补过程中,城市局部地块的品质提升反而对城市整体品质构成负面影响。因此,在人工智能及大数据技术深度介入城市规划和设计实践探索的基础上,研究基于全卷积神经网络模型(FCN)和城市场景要素深度学习数据集,对城市景观环境中的各要素进行了大规模且高颗粒度的精确识别,同时与空间数据叠加,对复杂建成环境中的景观问题进行精确分析,并基于分析成果辅助后续城市规划设计实践,逐层递进地对城市复杂建成环境进行精细化修补。选择位于嵩山脚下的登封市作为案例,探索人工智能技术在辅助城市修补等规划领域的前瞻性应用。
关键词
风景园林
数字化
城市修补
街景大数据
深度学习
精细化
Keywords
landscape architecture
digitization
urban repair
street images big data
deep learning
elaborate
分类号
TU986 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
绿视率与NDVI值相结合的道路空间绿量可视性研究——以沣东新区为例
被引量：
7
2
作者
吕旭昕
窦洛文
落昊飞
白骅
机构
长安大学建筑学院
长安大学汽车学院
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期239-245,共7页
基金
陕西省科技计划项目重点研发计划(2021SF-496)
陕西省哲学社会科学重大理论与现实问题研究项目(2021ND0455)。
文摘
探究绿视率与NDVI值相结合的道路绿化方法,对城市绿色空间路网的构建以及道路景观的发展具有重要意义。以西安市沣东新区80条道路为研究对象,基于腾讯街景数据结合语义分割框架的手段提取道路绿视率,同时利用Landsat数据集为数据源计算研究区域内NDVI值,进而分析绿视率与NDVI值的相互关系与影响因素。结果表明:1)道路绿视率与道路周围NDVI值存在显著相关(P<0.05);2)不同绿化形式下,绿化形式越丰富道路周围的植被覆盖度对道路的绿视率影响越弱,甚至无影响。3)不同的道路横断面形式下,道路周围的植被覆盖度对道路的绿视率影响随着板带数越多,道路路幅越宽,影响越小。通过分析不同道路的绿视率与NDVI值的关系,为城市道路绿地规划与城市道路绿化形式提供新的规划思路和优化参考。
关键词
绿视率
街景大数据
NDVI值
道路绿化
遥感
Keywords
green visibility
street view big data
vegetation coverage
road greening
remote sensing
分类号
S731.8 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大规模街景图片人工智能分析的精细化城市修补方法研究
郑屹
杨俊宴
《中国园林》
北大核心
2020
46
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
绿视率与NDVI值相结合的道路空间绿量可视性研究——以沣东新区为例
吕旭昕
窦洛文
落昊飞
白骅
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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