Journal of Geo-information Science >
Street Space Visual Quality Evaluation Method of Tourism Sites Based on Street View Images
Received date: 2022-06-12
Revised date: 2022-08-06
Online published: 2024-03-27
Supported by
National Natural Science Foundation of China(42171219)
National Natural Science Foundation of China(52078444)
Natural Science Foundation of Fujian Province(2020J01011)
Street space is the main space that affects tourists' experience of tourism sites. The visual quality of street space is crucial to the development of tourism. However, the evaluation method of visual quality needs further exploration. This paper selected Gulangyu, the famous tourism site in Xiamen, as a study case. First, we established a quantitative model of visual quality combining the existing research on street space and the visual elements of tourism sites. Then, we collected street view data of each intersection by traveling like tourists, corrected imaging parameters, and encoded the street view images. Second, based on the deep learning method (Fully Convolutional Networks, FCN), we segmented the collected street view images semantically and extracted the visual elements in street view data. Finally, by combining with GIS, we set up a geographic information database to analyze the visual and spatial characteristics of each sampling point's visual elements. This database was aimed at providing a basis for further evaluation of the visual quality of street space. It was aggregated using the street line as the smallest unit. In our study, we calculated the visual quality indicators to evaluate the street space in Gulangyu. The results show that: (1) There is obvious spatial differentiation in the visual elements of street space in Gulangyu; (2) Building density, street width, and vegetation sketches are the basic visual elements that shape the visual quality of street space; (3) The distribution of botanical parks, major docks, and commercial facilities significantly impacts the street space's visual quality. In detail, green plants, buildings, roads, sky, and street facilities show the differences between a center and a roundabout. While the distribution of pedestrians shows differences between the east and the west. The green view rate, enclosure, sky openness, and diversity of street space also have obvious center-roundabout spatial differentiation. Moreover, there is an obvious spatial agglomeration effect in the green view rate, crowding degree, and diversity of street space. The agglomeration points are mainly parks, docks, and commercial streets. The method in this paper provides a new collection method in street visual quality evaluation. The visual element extraction accuracy based on FCN is fairly high, which can provide a reference for street view images and other types of image data analysis. This paper provides a valuable reference for street space management and planning, resource integration and allocation, human flow guidance, and regulation in tourism sites.
HUANG Jingxiong , LIANG Jiaqi , YANG Mengsheng , LI Yuan . Street Space Visual Quality Evaluation Method of Tourism Sites Based on Street View Images[J]. Journal of Geo-information Science, 2024 , 26(2) : 352 -366 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2024.220404
表1 现有研究涉及的街道空间视觉品质评价指标Tab. 1 Evaluation indicators on street visual quality from existing research |
相关研究 | 评价指标 | 涉及视觉要素 |
---|---|---|
韩君伟和董靓[32] | 视觉熵、色彩丰富指数、街道宽度、沿街建筑高度、天际线变化指数、天空开阔指数 | 天空、建筑、机动车道、非机动车道、街道设施 |
周韬等[34] | 贴线率、天空占有率、建筑占有率、绿化占有率 | 绿植、天空、建筑 |
Tang和Long[35] | 墙面连续性、交叉口横截面宽高比、绿化占有率、天空开敞度、围合度 | 绿植、天空、建筑、机动车道、非机动车道、街道设施、交通工具、行人 |
Ye等[33] | 绿色视觉、天空视野、建筑界面、步行空间、机动化程度、多样性 | 绿植、天空、建筑、机动车道、非机动车道、街道设施 |
郑屹和杨俊宴[31] | 绿色视觉指数、天空开敞指数、色彩氛围指数、色彩丰富指数 | 绿植、天空、建筑、墙壁、地形、车辆、机动车道、步行道、街道设施、行人 |
Ma等[36] | 绿视率、天空开敞度、围合度、可步行度、可意向性 | 绿植、天空、建筑、车行道、步行道、道路铺装、标志物 |
Qiu等[37] | 围合度、空间尺度、复杂度、可意向性 | 绿植、建筑、墙壁、道路铺装、标志物、街道设施 |
表2 旅游地街道空间视觉品质评价指标Tab. 2 Visual quality evaluation indicators of street space in tourism sites |
评价指标 | 视觉要素 | 计算公式 | 公式编号 |
---|---|---|---|
绿视率 | 绿植 | (1) | |
围合度 | 建筑、墙、绿植、道路 | (2) | |
天空开敞度 | 天空 | (3) | |
拥挤程度 | 人 | (4) | |
多样性 | 店招、顶棚等其它设施 | (5) |
注: 为街景图像的绿视率; 为图像中识别为树木、草地、植物等绿植像素的比例,其总和表示每幅街景图像中绿植像素的总数; 为街景图像的围合度; 为图像中建筑(墙)像素的比例; 为图像中道路像素的比例,表征围合度是识别为建筑(墙)和绿植像素面域的占比与识别为道路像素面域的占比的比值; 为街景图像的天空开敞度; 为图像中识别为天空像素的比例,其总和表示每幅街景图像中天空像素的总数; 为街景图像表征场景的拥挤程度; 为图像中识别为人的像素的比例,其总和表示每幅街景图像中人像素的总数; 为街景图像的多样性, 、 是包括店招、顶棚等在内的所有被识别的街道设施所占的面域像素的比例,其总和表示每幅街景图像中街道设施像素的总数;为每幅街景图像的像素总数。 |
表3 视觉要素识别准确度验证结果Tab. 3 Visual segmentation accuracy validation (%) |
编码 | 实景图像 | 目视解译 | 程序判别 / 目视判别 (结果差异) | |||
---|---|---|---|---|---|---|
绿植 | 天空 | 道路 | 建筑 | |||
6-N | ![]() | ![]() | 35.52 / 38.75 (3.23) | 21.02 / 22.87 (1.85) | 32.36 / 35.07 (2.71) | 2.28 / 0.00 (-2.28) |
11-E | ![]() | ![]() | 20.07 / 20.77 (0.70) | 32.79 / 34.44 (1.65) | 22.39 / 28.15 (5.79) | 10.16 / 8.09 (-2.07) |
36-S | ![]() | ![]() | 4.33 / 7.70 (3.37) | 8.13 / 8.72 (0.59) | 25.34 / 32.00 (6.66) | 38.96 / 35.47 (-3.49) |
38-S | ![]() | ![]() | 42.26 / 47.12 (4.86) | 19.69 / 19.96 (0.27) | 25.40 / 22.06 (-3.34) | 1.52 / 0.00 (-1.52) |
94-S | ![]() | ![]() | 26.07 / 26.33 (0.26) | 24.18 / 25.66 (1.48) | 19.54 / 20.33 (0.79) | 4.11 / 2.89 (-1.22) |
[1] |
刘海龙. 文化遗产的“突围”——德国科隆大教堂周边文化环境的保护与步行区的营造[J]. 国际城市规划, 2009, 24(5):100-105.
[
|
[2] |
龙瀛, 盛强, 杨鑫, 等. “基于新数据、新技术的城市空间品质提升研究”主题沙龙[J]. 城市建筑, 2018(6):6-11.
[
|
[3] |
李渊, 黄竞雄, 李莹. 海岛旅游地国土空间开发适宜性评价与优化策略——以普陀山为例[J]. 城市建筑, 2021, 18(4):39-44.
[
|
[4] |
芦原义信. 街道的美学(下)[M].尹培桐,译. 南京: 江苏凤凰文艺出版社, 2017.
[ Ashihara Y. The aesthetic townscape[M]. Nanjing: Jiangsu Phoenix Literature and Art Press, 2017. ]
|
[5] |
扬·盖尔. 交往与空间[M].何人可,译. 北京: 中国建筑工业出版社, 2002.
[
|
[6] |
阿兰·B·雅各布斯. 伟大的街道[M].王又佳,金秋野,译. 北京: 中国建筑工业出版社, 2009.
[
|
[7] |
[
|
[8] |
汤晓敏, 王祥荣. 景观视觉环境评价:概念、起源与发展[J]. 上海交通大学学报(农业科学版), 2007, 25(3):173-179.
[
|
[9] |
|
[10] |
|
[11] |
|
[12] |
刘涟涟, 尉闻. 步行性评价方法与工具的国际经验[J]. 国际城市规划, 2018(4):103-110.
[
|
[13] |
吴培阳, 于长明. 用可步行性环境分析法塑造步行友好城市的基本单元——来自北京回龙观住区的案例研究[J]. 西部人居环境学刊, 2020, 35(5):91-99.
[
|
[14] |
周垠, 龙瀛. 街道步行指数的大规模评价——方法改进及其成都应用[J]. 上海城市规划, 2017(1):88-93.
[
|
[15] |
|
[16] |
徐磊青, 胡滢之. 疗愈街道一种健康街道的新模型[J]. 时代建筑, 2020(5):33-41.
[
|
[17] |
福井亘, 谷桃衣, 髙林裕. 京都市御池通での景観構成要素の評価と街路景観について[J]. ランドスケープ研究, 2020, 83(5):603-608.
[
|
[18] |
里德·尤因, 苏珊·汉迪, 江雯婧. 测量不可测的:与可步行性相关的城市设计品质[J]. 国际城市规划, 2012, 27(5):43-53.
[
|
[19] |
|
[20] |
李渊, 高小涵, 杨林川, 等. 基于有序Probit模型的遗产地居民步行环境满意度研究——以鼓浪屿为例[J]. 中国园林, 2020, 36(11):90-94.
[
|
[21] |
韩亚楠, 张希煜, 段雪晴, 等. 北京朝阳区双井街道:基于儿童生活日志调研和空间观测的社区公共空间儿童友好性评估[J]. 北京规划建设, 2020(3):43-48.
[
|
[22] |
李昆澄, 李欣. “城市双修”理念的街道质量评估方法研究——以武汉街道为例[J]. 城市建筑, 2019, 16(4):83-87,90.
[
|
[23] |
杜娅薇, 齐鹏, 叶青. 基于主成分分析法的高校校园步行环境评价[J]. 西部人居环境学刊, 2020, 35(4):97-103.
[
|
[24] |
李渊, 黄竞雄. 基于绿视衰减曲线的历史街区步行环境绿视感知评价——以厦门市中山路同文片区为例[J]. 风景园林, 2020, 27(11):110-115.
[
|
[25] |
徐磊青, 孟若希, 黄舒晴, 等. 疗愈导向的街道设计:基于VR实验的探索[J]. 国际城市规划, 2019, 34(1):38-45.
[
|
[26] |
叶宇, 仲腾, 钟秀明. 城市尺度下的建筑色彩定量化测度——基于街景数据与机器学习的人本视角分析[J]. 住宅科技, 2019, 39(5):7-12.
[
|
[27] |
叶宇, 张昭希, 张啸虎, 等. 人本尺度的街道空间品质测度——结合街景数据和新分析技术的大规模、高精度评价框架[J]. 国际城市规划, 2019, 34(1):18-27.
[
|
[28] |
崔成, 任红艳, 赵璐, 等. 基于街景影像多特征融合的广州市越秀区街道空间品质评估[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6):1330-1338.
[
|
[29] |
|
[30] |
叶宇, 黄鎔, 张灵珠. 多源数据与深度学习支持下的人本城市设计:以上海苏州河两岸城市绿道规划研究为例[J]. 风景园林, 2021, 28(1):39-45.
[
|
[31] |
郑屹, 杨俊宴. 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[J]. 中国园林, 2020, 36(8):73-77.
[
|
[32] |
韩君伟, 董靓. 街道景观视觉评价量化指标及其有效性分析[J]. 西南交通大学学报, 2015, 50(4):764-769.
[
|
[33] |
|
[34] |
周韬, 郑文晖, 陈启泉. 城市街道景观特征与连续性评价方法研究[J]. 风景园林, 2019, 26(3):99-104.
[
|
[35] |
|
[36] |
|
[37] |
|
[38] |
|
[39] |
李欣, 李渊, 任亚鹏, 等. 融合主观评价与眼动分析的城市空间视觉质量研究[J]. 建筑学报, 2020(S2):190-196.
[
|
[40] |
张章, 徐高峰, 李文越, 等. 历史街道微观建成环境对游客步行停驻行为的影响——以北京五道营胡同为例[J]. 建筑学报, 2019(3):96-102.
[
|
[41] |
刘敏, 刘爱利. 基于业态视角的城市建筑遗产再利用——以北京南锣鼓巷历史街区为例[J]. 旅游学刊, 2015, 30(4):115-126.
[
|
[42] |
李渊, 黄竞雄, 梁嘉祺, 等. 文化遗产地商业街道空间视觉吸引力及其感知的影响因素研究——以鼓浪屿龙头路为例[J]. 西部人居环境学刊, 2022, 37(2):114-121.
[
|
[43] |
叶宇, 张灵珠, 颜文涛, 等. 街道绿化品质的人本视角测度框架——基于百度街景数据和机器学习的大规模分析[J]. 风景园林, 2018, 25(8):24-29.
[
|
[44] |
|
[45] |
汪宇明. 核心—边缘理论在区域旅游规划中的运用[J]. 经济地理, 2002, 22(3):372-375.
[
|
[46] |
|
[47] |
史春云, 张捷, 尤海梅, 等. 四川省旅游区域核心—边缘空间格局演变[J]. 地理学报, 2007, 62(6):631-639.
[
|
[48] |
|
[49] |
郭文炯. “资源诅咒”的空间结构解析:核心边缘理论视角[J]. 经济地理, 2014, 34(3):17-23.
[
|
[50] |
|
[51] |
陈海波, 汤腊梅, 许春晓. 海岛度假旅游地重游者动机及其市场细分研究——以海南国际旅游岛为例[J]. 旅游科学, 2015, 29(6):68-80.
[
|
[52] |
郑耀星, 林文鹏, 储德平. 海岛型旅游地空间竞争与区域合作研究[J]. 旅游学刊, 2008, 23(12):58-62.
[
|
[53] |
李渊, 郭晶, 黄竞雄, 等. 海岛型旅游地空间形态对旅游者行为的影响研究——以福建省5个旅游岛为例[J]. 旅游学刊, 2022, 37(6):27-42.
[
|
/
〈 |
|
〉 |