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基于街景语义分割技术下的万州街道空间环境分析

发表时间：2020/10/26 来源：《基层建设》2020年第19期作者：陈波1 窦海川2

[导读] 摘要：本文选取万州老城区、移民区和新城区等六条典型街道展开研究，通过编写Python程序，调用语义分割技术的深度学习模型，对街景图片中的天空、绿化、建筑等要素进行像素化分类和量化统计，对比分析万州不同片区组团下城市街道空间特征，旨在为万州城市更新及改造提供参考。

        1重庆市万州区规划设计研究院重庆万州 404000
        2北京清华同衡规划设计研究院有限公司四川分公司四川成都 610000
        摘要：本文选取万州老城区、移民区和新城区等六条典型街道展开研究，通过编写Python程序，调用语义分割技术的深度学习模型，对街景图片中的天空、绿化、建筑等要素进行像素化分类和量化统计，对比分析万州不同片区组团下城市街道空间特征，旨在为万州城市更新及改造提供参考。
        关键字：万州街道、街景图片、语义分割、空间环境
        1 前言
        万州作为重庆市区域中心城市，地处三峡库区腹心，正加快建设成为长江上游滨水宜居旅游城市。在习近平总书记对重庆提出“两点”定位、“两地两高”目标和“四个扎实”，发挥“三个作用”的要求下，重庆市和万州区政府相继出台了《重庆市城市提升行动计划》和《万州区落实城市提升行动计划实施方案》，街道空间环境将成为今后城市提升工作中的重要一环，利用街景语义分割技术对街道展开研究具有较强的现实指导意义。
        2 研究对象与方法
        2.1 研究对象
        万州是一座典型的山地城市，同时也是一座移民大城。由于三峡工程建设，万州老城大多淹没于江底，随着移民时期和后移民时期城市的快速发展建设，万州城市形成了多片区组团式格局以及与之相适应的“混合式”路网结构。截止2019年底，万州城区道路总长463.72km，路网密度6.50km/km2。

              万州作为组团式城市，各片区组团街道具有一定的差异性。本次重点选择老城区的白岩路和孙家书房路，移民区的北山大道和北滨路，新城区的江南大道和翠屏大道作为典型街道进行研究（图1）。
        2.2 研究方法
        2.2.1数据获取方式
        由于在开源地图中没有万州城区的街景图片，本次研究利用行车记录仪现场采集研究区域街景视频，并以相同时间间隔截取图像的方式来获取街景图片数据。为保证街景数据获取的一致性以及后期对比分析的准确性，街景视频采集时间均为工作日下午3：00-4：00，街道上车流人流较少的时段进行。本次街景视频采集时长约4小时40分钟，分段截取各街道街景图片共计约3000张。
        2.2.2街景语义分析
        通过语义分割技术的深度学习模型可自动识别出图像中的内容，并将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。本次将此技术运用于街景分析，通过编写Python程序，调用深度学习模型，选取合适的训练集，智能化解译万州城市街景中天空、绿化、建筑等要素，并在GIS中以不同颜色进行可视化，并测算某一种颜色像素占该街景照片所有颜色像素的占比情况，进而反映出街道的空间环境特征（图2）。

        图2 街景语义分析转化示意图
        （图片来源https：//blog.csdn.net/Freeverc/article/details/83309714）
        3 空间环境分析结果
        3.1语义分析结果
        通过调用深度学习模型对3000张街景图片语义分割分析后，在ArcGIS中对不同要素以不同颜色进行可视化，并统计得出不同要素的像素占比平均水平情况（图3、图4）。

        图3 研究街道街景现状照片及语义分割可视化后对比

        图4 街景语义分割后各要素像素平均占比柱状对比图
        3.2要素对比分析
        本文重点选取街景语义分析后的街道天空、绿化和建筑三个主要要素进行对比分析。
        3.2.1街道天空
        老城区的白岩路和孙家书房路天空可视率低，分别为1.09%和0.38%；移民区的北山大道可视率一般，为9.31%，北滨路天空可视率高达27.46%；新城区的天空可视率较高，江南大道为22.20%，翠屏大道为18.33%。
        3.2.2街道绿化
        老城区的白岩路和孙家书房路绿化可视率高，分别达到了52.82%和47.44%，反映出老城区街道行道树茂盛，绿化程度优良；移民区的北山大道绿化可视率占比为19.70%，绿化程度一般，北滨路绿化可视率较高，达到29.40%；新城区的江南大道和翠屏大道绿化可视率较高，分别达到了39.03%和40.30%。
        3.2.3街道建筑
        老城区的白岩路建筑可视率较低，仅有12.10%，孙家书房路建筑可视率为25.36%；移民区的北山大道建筑可视率占比较高，达到33.38%，北滨路建筑可视率相对较低，为14.22%，可视率一般；新城区的江南大道建筑可视率一般，为13.87%，可视率相对较低，翠屏大道建筑可视率相对较低，为13.36%，可视率一般。
        3.3空间环境分析
        3.3.1白岩路
        白岩路的绿化可视率占比高，反映出白岩路街道两旁行道树茂密，绿化程度表现良好。建筑可视率和天空可视率相对较低，其主要影响因素是白岩路街旁行道树生长繁盛，大面积遮挡了沿街低矮建筑和天空，使得街道的建筑和天空感知度较低。因此，白岩路虽然天空开敞度不足，但由于绿化程度高，街道环境较为舒适宜人。
        3.3.2孙家书房路
        孙家书房路的绿化和建筑可视率占比较高，反映出孙家书房路绿化品质较高，建筑围合感强烈。天空可视率相对较低，说明该区域天空视野模糊，空间开敞度低下，深究其原因这主要与孙家书房路作为一条老街坊其路段建筑布局密集有关，因此，为了提高孙家书房街道品质，需要相关部门做好街道立面协调工作。
        3.3.3北山大道
        北山大道的建筑可视率占比较高，从街景图中也可看出，这一路段沿街建筑布局密集，部分地段建筑层高较高。绿化可视率占比次之，绿化程度相对较好。但天空的可视率占比相对较低，反映出北山大道空间开敞度相对不足。
        3.3.4北滨路
        北滨路的天空和绿化可视率均较高，建筑的可视率相对较低。反映出北滨路天空视野开阔，绿化程度较高，街道环境品质较高。剖析其深层次原因，除滨江路路段自身绿化程度较高外，周边山体也提高了滨江路的绿化可视度。北滨路单侧建筑布置形式使建筑可视率占比相对较低。由于滨江路街道空间尺度适宜加之建筑及乔木的围合，使得滨江路空间感表现良好。
        3.3.5江南大道
        江南大道的天空和绿化可视率较高，反映出江南大道空间开敞，绿化程度较高，整体街道环境品质较高。该区域建筑的可视率相对较低，反映出街道空间围合感较差，宜人性不足。造成该现象的很大原因是江南大道作为新的开发区，在开发设计时注重空间布局与环境优化，导致建筑可视率低下，很大程度是与该路段建筑稀疏、建筑贴线率低有关。
        3.3.6翠屏大道
        翠屏大道的天空和绿化可视率较高，表明翠屏大道路段天空视野开阔，空间开敞度整体良好，且绿化程度较高，街道环境品质较高。但建筑的可视率相对较低，这一现象主要原因与翠屏大道上井然有序布局的行道树有关，此外该路段周边山体也在一定程度上对翠平大道的绿化可视度起到很好的调节作用。
        4 结语
        本文尝试调用语义分割技术对万州城市街道的街景照片展开研究，通过深度学习模型对街景照片中的各要素进行像素化分类和量化统计，并重点从街道天空、绿化、建筑的可视率方面对万州不同片区的组团街道空间环境特征进行了对比研究，为下一步万州城市更新及改造提供了重要参考。
        同时，由于数据样本的局限性和深度学习训练模型的准确度、精细度的限制，研究仍存在诸多不足，研究的深度和广度有待在以后的工作中进一步加强。
        参考文献：
        [1]曹越皓，杨培峰，沈也迪.基于街景照片和机器学习的街道绿色景观测度方法研究——以舟山海上花园城建设为例[J].共享与品质——2018中国城市规划年会论文集.
        [2]龙瀛，周垠.街道活力的量化评价及影响因素分析—以成都为例[J].新建筑，2016（1）：52-57.
        作者简介：陈波（1986年07月16日），男，汉族，中共党员，工程师，硕士研究生，研究方向：城市规划与设计。