基于机器学习的城市空间品质大规模量化方法.pdf

城市空间品质是衡量一个城市生活质量、环境质量和可持续发展能力的重要指标。随着信息技术的发展，尤其是机器学习和大数据的应用，对城市空间品质的量化评估已经成为可能。本文提出的“基于机器学习的城市空间品质大规模量化方法”旨在通过自动化的方式高效地评估城市空间的质量。 研究选取了街景图片作为数据载体，这是因为街景图片可以直观地反映出城市环境的特征，包括街道尺度和建筑尺度，这两个维度是构成城市公共空间质量的关键因素。通过收集大量街景图片，构建了包含街道和建筑信息的数据集。 接下来，研究设计了一种混合机器学习模型，结合了AlexNet深度学习网络和支持向量回归（SVR）。AlexNet是深度学习中的经典网络结构，擅长图像特征提取，而SVR则是一种强大的回归算法，用于预测连续变量，如空间品质的评分。这种跨连接的组合使得模型既能处理复杂的视觉信息，又能进行精准的空间品质预测。 在模型训练完成后，可以对城市空间的街道尺度和建筑尺度进行大规模量化。量化结果反映了街道的宽度、行道树密度、人行道设施完善程度，以及建筑的高度、立面设计、色彩搭配等因素对空间品质的影响。这些量化结果通过融合分析，能综合体现城市空间的整体质量。 以成都市为例，该方法被应用于实际的空间品质评估。通过网页端的可视化展示，可以清晰地看到不同区域的空间品质差异，为城市规划者提供了直观的数据支持。实验结果显示，该机器学习模型在评估城市空间品质时表现出较高的准确性，证明了这种方法的有效性。 此外，这种方法对城市研究具有重要意义，它不仅可以帮助决策者更科学地制定城市规划策略，还可以为公众参与城市事务提供数据基础，推动城市发展的公众参与度和透明度。 基于机器学习的城市空间品质大规模量化方法是现代城市规划和管理的一项重要工具，它可以快速、准确地评估城市空间的品质，为改善城市环境、提升居民生活质量提供数据支持。同时，这一方法的实施也依赖于持续更新和扩大的数据集，以及对机器学习模型的不断优化，以适应城市环境的变化和需求。