人本主义下融合街景与多源数据的城市街道“微更新”潜力评估丨城市数据派

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赛事简介

为贯彻落实《省科协关于实施直属企业科协建设发展助力行动的通知》文件精神，推动企业科技进步和技术创新，在湖北省科学技术协会指导下，由湖北省城市规划协会、湖北省规划设计研究总院科学技术协会共同主办，广东国地规划科技股份有限公司、洛阳众智软件科技股份有限公司共同协办，华中科技大学、武汉大学、中国联通智慧足迹、上海启信宝、深圳城市数据派等单位提供技术和媒体支持的首届“楚天杯”城市模型技能竞赛，正式落下帷幕。经过激烈角逐，专家评审表决，共产生优秀成果第一名1席，第二名2席，第三名5席。接下来公众号将持续更新，为大家带来本次竞赛优秀成果展示

本期带来的是优秀成果第二名获得者，来自广东国地规划科技股份有限公司，城市数智队的梁超、高金顶、刘耿等成员共同完成的《人本主义下融合街景与多源数据的城市街道“微更新”潜力评估》。

优秀成果展示

《人本主义下融合街景与多源数据的城市街道“微更新”潜力评估》

街道空间承载了人们日常出行、交流和活动的功能，是居民社会交往的公共场所，也是人们感知城市的基本要素。从现有研究来看，目前基于街景图像数据在街道单元中的研究，主要聚焦于街道空间品质评价和街道场景语义预测两个方面。

① 街道空间品质评价

在街道空间品质研究中，人与街道之间产生的联系主要通过“空间使用”进行产生，作为使用者与被使用者的人与街道是不能被忽视的两个重要主体。因而对空间品质的评价可以分为主观与客观不同方式。

在主观评价方面，通常基于不同年份的街景图片进行识别、对比，让行人进行停留意愿的主观打分。主观评价法一定程度能够反映人与街道之间的联系，但无法精细、准确的刻画使用者对街道空间的感受。

对于客观评价法，现有研究通常基于城市设计质量评价体系，从围合性、人性化尺度、通透性、整洁度和可达性等层面建立指标体系，利用梳理统计方法对街道空间品质进行评价，从而定量、准确、细致地刻画街道空间使用者的主观感受。

② 街道场景语义预测

街道场景语义预测指的是通过寻找街景图像中的规律，利用“视觉要素”如车辆、广告牌等进行街道潜在属性如收入水平、年龄结构的挖掘。街景图像记录的是城市中的物理环境，并且与街道的非视觉属性通常存在一定关联。因此，其潜在属性是可以结合城市空间物质属性被预测的。

基于人视角的街景图像数据挖掘能够一定程度上实现对社会的精细化感知。目前在城市风貌、步行指数、安全性等方面许多学者进行了研究，通过街景数据建立模型量化的手段越来越多，其推理结果的精度也逐渐提升。但如何利用街景图像与多源数据耦合分析，识别街道“微更新”潜力，深挖视觉要素与社会经济因素之间的内联逻辑，从而起到规划决策支持作用，仍有较大的提升空间。

③研究的意义

作为增量扩张转向存量优化阶段的一种重要途径，街道“微更新”如何在规划实践中突破高精确、低成本和长序列的难点，是规划决策者面临的主要困难之一。因此，本文尝试提出一种耦合街景图像与多源数据的机器学习模型，研究街道尺度下更为精细化的“微更新”潜力空间分异规律、视觉要素与社会经济因素之间的内在关联逻辑，从而辅助规划决策者更好地判断不同微更新类型的差异，并针对性地指导后续的“微更新”改造工作方向。