基于街景图象的南昌市老城区街道步行感知评价研究
Journal: Project Engineering DOI: 10.12238/pe.v3i4.15145
Abstract
随着我国城市发展向以人为本的存量更新转型,街道可步行性评估成为优化城市公共空间的重要工具。本研究以南昌市老城区为案例,借助街景图像语义分割技术,构建了包含绿视率、天空开阔度、界面围合度和步行空间的多维评价体系,旨在揭示可步行性的空间分异特征及驱动机制。通过深度学习解析街道要素并结合街景数据研究发现：老城区可步行性呈“中心高、外围低”格局,核心区依托历史街巷肌理与混合功能形成步行友好空间,外围主干道因机动车主导、步行空间不足导致体验不佳。研究显示,步行空间占比是核心驱动因素,印证规划转型需求；绿视率与界面围合度的协同效应揭示自然与建成环境的双重影响。该研究整合街景大数据与步行性理论,为城市步行空间改善和城市更新提供量化诊断工具。
Keywords
街道步行感知；街景图像；语义分割；人本导向
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