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基于网络照片数据与Auto ML模型的湖泊公园景观意象特征及感知偏好研究
被引量：
12
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作者
马薛骑
裘鸿菲
《中国园林》
CSCD
北大核心
2022年第10期86-91,共6页
景观意象作为游客主体和景观客体之间的映射,是提升景观吸引力重要的理论依据。以武汉市的7个湖泊公园为研究对象,通过Google Cloud Vision提供的在线机器学习算法,自定义景观标签,构建Auto ML模型对16883张网络景观照片进行图像挖掘与...
景观意象作为游客主体和景观客体之间的映射,是提升景观吸引力重要的理论依据。以武汉市的7个湖泊公园为研究对象,通过Google Cloud Vision提供的在线机器学习算法,自定义景观标签,构建Auto ML模型对16883张网络景观照片进行图像挖掘与内容识别,归纳景观意象的具体维度,从景观类型、景观要素、空间尺度和意象元素4个层面分析公众对景观意象的感知特征,探讨不同样点的感知共性与感知特性以及影响偏好差异的原因。结果表明:湖泊公园中自然景观的感知高于人文景观,其中水体景观、林木景观、历史文化是湖泊公园的核心感知要素;大尺度空间广阔深远的自然景观和小尺度精细化设计的人文景观更受游客偏好;常绿树、湖泊、背景建筑群、草地和倒影是湖泊公园中感知最强的意象元素;以及体现公园特色的特异性景观更容易得到游客的高度感知。本研究丰富了景观意象的研究内容与分析方法,为以大数据图片实现景观偏好的相关研究提供了思路与参考。
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关键词
风景园林
景观意象
网络照片
图像识别
景观偏好
auto
ml
模型
湖泊公园
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职称材料
题名
基于网络照片数据与Auto ML模型的湖泊公园景观意象特征及感知偏好研究
被引量：
12
1
作者
马薛骑
裘鸿菲
机构
华中农业大学园艺林学学院
农业农村部华中都市农业重点实验室
出处
《中国园林》
CSCD
北大核心
2022年第10期86-91,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目“基于蓝绿协同的城市湖泊公园景观绩效与优化调控研究——以武汉市为例”(编号31770753)资助。
文摘
景观意象作为游客主体和景观客体之间的映射,是提升景观吸引力重要的理论依据。以武汉市的7个湖泊公园为研究对象,通过Google Cloud Vision提供的在线机器学习算法,自定义景观标签,构建Auto ML模型对16883张网络景观照片进行图像挖掘与内容识别,归纳景观意象的具体维度,从景观类型、景观要素、空间尺度和意象元素4个层面分析公众对景观意象的感知特征,探讨不同样点的感知共性与感知特性以及影响偏好差异的原因。结果表明:湖泊公园中自然景观的感知高于人文景观,其中水体景观、林木景观、历史文化是湖泊公园的核心感知要素;大尺度空间广阔深远的自然景观和小尺度精细化设计的人文景观更受游客偏好;常绿树、湖泊、背景建筑群、草地和倒影是湖泊公园中感知最强的意象元素;以及体现公园特色的特异性景观更容易得到游客的高度感知。本研究丰富了景观意象的研究内容与分析方法,为以大数据图片实现景观偏好的相关研究提供了思路与参考。
关键词
风景园林
景观意象
网络照片
图像识别
景观偏好
auto
ml
模型
湖泊公园
Keywords
landscape architecture
landscape image
internet photos
image recognition
landscape preference
auto ml model
lake park
分类号
TU986 [建筑科学—城市规划与设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络照片数据与Auto ML模型的湖泊公园景观意象特征及感知偏好研究
马薛骑
裘鸿菲
《中国园林》
CSCD
北大核心
2022
12
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