鄭 屹 楊俊宴

城市修補(bǔ)涉及人居和景觀環(huán)境的各個(gè)方面，豐富多樣、協(xié)調(diào)美觀的城市景觀會(huì)使人們?cè)诔鞘猩钪懈械绞孢m與愉悅。然而在過(guò)去數(shù)十年間，大規(guī)模急劇的城市擴(kuò)張，追求“大”而輕視“美”的建設(shè)模式，造成了人居環(huán)境品質(zhì)低下等大量的城市景觀問(wèn)題。同時(shí)，缺乏宏觀及系統(tǒng)性的城市自然景觀要素管控，也導(dǎo)致城市出現(xiàn)臨山不見山、濱水不見水等景觀問(wèn)題。基于此，中國(guó)不少城市都在近幾年內(nèi)開展了城市修補(bǔ)專項(xiàng)規(guī)劃，旨在提升人居環(huán)境品質(zhì)。但是，當(dāng)前的事實(shí)是大量相關(guān)規(guī)劃難以實(shí)施，并缺乏整體層面的設(shè)計(jì)指導(dǎo)[1]。同時(shí)，傳統(tǒng)單一依靠設(shè)計(jì)人員的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，以及基于美學(xué)和經(jīng)驗(yàn)的分析與設(shè)計(jì)方法，使得在城市修補(bǔ)過(guò)程中往往就地塊論地塊，忽視局部與整體之間的關(guān)聯(lián)。這也使得在城市修補(bǔ)過(guò)程中，對(duì)于局部景觀的設(shè)計(jì)和提升反而造成整體景觀上的不協(xié)調(diào)，導(dǎo)致景觀風(fēng)貌在空間層面的無(wú)序和破碎，對(duì)城市整體景觀效應(yīng)產(chǎn)生嚴(yán)重的負(fù)面作用。

對(duì)此，如何在城市整體層面對(duì)景觀問(wèn)題進(jìn)行客觀化、精確化和系統(tǒng)性的研判，建構(gòu)適合不同尺度的精細(xì)化城市修補(bǔ)方法，成為當(dāng)前重要的研究問(wèn)題。面對(duì)這一現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，王建國(guó)[2]和楊俊宴[3]將人工智能與城市多源大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)字化新技術(shù)應(yīng)用于城市設(shè)計(jì)過(guò)程中，全面介入城市的營(yíng)造過(guò)程。在大量城市設(shè)計(jì)實(shí)踐積累的基礎(chǔ)上，楊俊宴等[4]將數(shù)字化方法進(jìn)一步引入生態(tài)、景觀環(huán)境領(lǐng)域，提出從安全、生態(tài)及健康出發(fā)的綠色城市數(shù)字化設(shè)計(jì)方法體系。同時(shí)，龍瀛[5]、葉宇[6-7]等使用百度街景數(shù)據(jù)進(jìn)行空間品質(zhì)測(cè)度的相關(guān)探索，也為本文提供了一定的方法指導(dǎo)。然而，當(dāng)前的研究成果大多仍集中于數(shù)字化探索的理論層面，抑或是方法論上的探討。對(duì)于基于大數(shù)據(jù)的分析研判之后，如何將分析結(jié)果應(yīng)用于設(shè)計(jì)實(shí)踐中并結(jié)合城市規(guī)劃師的專業(yè)判斷，使得客觀的分析結(jié)論最終可以轉(zhuǎn)化為科學(xué)有效的工程設(shè)計(jì)方案，則缺乏相對(duì)充足的探索。

因此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，通過(guò)訓(xùn)練景觀風(fēng)貌要素識(shí)別數(shù)據(jù)集(即用于要素識(shí)別的基礎(chǔ)要素?cái)?shù)據(jù)庫(kù))，提升景觀要素的識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市景觀問(wèn)題的精確診斷。進(jìn)而將智能識(shí)別的結(jié)果與設(shè)計(jì)實(shí)踐相結(jié)合，使城市景觀風(fēng)貌問(wèn)題的精確分析結(jié)果指導(dǎo)并應(yīng)用于設(shè)計(jì)中，實(shí)現(xiàn)在城市修補(bǔ)規(guī)劃中對(duì)局部城市景觀問(wèn)題的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)，并嘗試提升設(shè)計(jì)成果在城市修補(bǔ)過(guò)程中的落地性。

1 復(fù)雜建成環(huán)境下的精細(xì)化城市修補(bǔ)方法

街景圖片可以最貼合實(shí)際地表達(dá)人們對(duì)于城市環(huán)境的感受，直觀反映出城市景觀的實(shí)際表征[8]。因此，城市精細(xì)化修補(bǔ)基于城市規(guī)劃師初步現(xiàn)場(chǎng)踏勘的結(jié)論，選擇百度街景作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Fully Convolutional Networks，F(xiàn)CN)及城市場(chǎng)景要素?cái)?shù)據(jù)集對(duì)街景圖片進(jìn)行高顆粒度的識(shí)別，并將基于街景大數(shù)據(jù)的數(shù)字化研判結(jié)果反饋至規(guī)劃師，從而輔助精確判別城市景觀問(wèn)題，進(jìn)而支持規(guī)劃師進(jìn)行精細(xì)化的城市修補(bǔ)設(shè)計(jì)工作(圖1)，具體包含以下幾個(gè)方面。

1.1 百度街景圖像數(shù)據(jù)的自動(dòng)抓取

百度街景數(shù)據(jù)因其具有較高的分辨率和相對(duì)開放的API獲取接口而被學(xué)界廣泛應(yīng)用[9]。因此，在規(guī)劃專業(yè)人員對(duì)設(shè)計(jì)地塊進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)踏勘的基礎(chǔ)上，研究首先通過(guò)地圖空間坐標(biāo)拾取平臺(tái)獲取4點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)，框定所需街景抓取范圍；進(jìn)而在PyCharm程序上按照0.000 5經(jīng)緯度(約30m)作為采樣點(diǎn)距離，人眼視角125°作為抓取圖片的范圍，平視角度(0°)對(duì)街景圖片采樣標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)定，使得采集的街景數(shù)據(jù)最能反映出人眼視角中城市空間的真實(shí)圖景。其中，由于百度街景數(shù)據(jù)本身攜帶有size、location、heading和pitch等參數(shù)信息，因此在圖片數(shù)據(jù)抓取完成后，通過(guò)自動(dòng)生成的CSV格式文件，對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行整理、統(tǒng)計(jì)，并通過(guò)數(shù)據(jù)清洗，篩選和剔除無(wú)效數(shù)據(jù)(無(wú)圖像的0k數(shù)據(jù))，即可獲得可供識(shí)別的有效街景數(shù)據(jù)集。

1.2 基于FCN網(wǎng)絡(luò)模型的城市場(chǎng)景要素高顆粒度智能識(shí)別

基于上文獲取的有效街景數(shù)據(jù)集，對(duì)街景中的景觀要素進(jìn)行高顆粒度的識(shí)別，是對(duì)城市空間景觀問(wèn)題精確研判并開展精細(xì)化修補(bǔ)的核心步驟。首先基于國(guó)內(nèi)外開源標(biāo)簽數(shù)據(jù)集①建構(gòu)包含天空、植被和道路等在內(nèi)的基礎(chǔ)要素識(shí)別分類器(基于FCN模型的語(yǔ)義分割識(shí)別程序的要素識(shí)別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模塊)[10]，針對(duì)山體、水體和圍墻等個(gè)別要素的識(shí)別，借助深度學(xué)習(xí)方法(通過(guò)人為的設(shè)置，使計(jì)算機(jī)可以在一定程度上輔助和代替研究者進(jìn)行海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集工作)②，對(duì)個(gè)別要素的圖片樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，平均每單一類別要素采集10 000萬(wàn)張相關(guān)圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)集建構(gòu)，并同基礎(chǔ)識(shí)別數(shù)據(jù)集融合；同時(shí)，基于空洞卷積的空間金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling)③，對(duì)不同尺度上用不同大小膨脹系數(shù)來(lái)抓取多尺度信息并確保圖像輸出結(jié)果的有效性。最后進(jìn)行整合，形成相對(duì)全面的城市場(chǎng)景要素識(shí)別數(shù)據(jù)集[11-12]。

在數(shù)據(jù)集構(gòu)建基礎(chǔ)上，通過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)，本文采用125層的FCN全卷積復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)街景中的各類要素進(jìn)行語(yǔ)義分割識(shí)別(Semantic Segmentation)?；贔CN的語(yǔ)義分割識(shí)別是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Networks)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一[13]?；贔CN對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行像素級(jí)的分類，從而解決了語(yǔ)義級(jí)別的圖像分割問(wèn)題。城市場(chǎng)景語(yǔ)義分割識(shí)別是基于數(shù)據(jù)集對(duì)城市場(chǎng)景中的標(biāo)簽要素進(jìn)行像素級(jí)的分析，以識(shí)別出圖片中的各類要素及圖幅占比[14]?；贔CN的像素級(jí)語(yǔ)義分割是目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域精度較高的應(yīng)用型識(shí)別方法，諸如龍瀛[15]、唐婧嫻[16]等大量的研究均證明其在城市場(chǎng)景識(shí)別中具有較高的有效性和可行性。因此，本文采用該方法對(duì)街景中的植物、圍墻、機(jī)動(dòng)車、行人、基礎(chǔ)設(shè)施、自行車、建筑和建筑風(fēng)貌類型等在內(nèi)的16類要素進(jìn)行了像素級(jí)智能語(yǔ)義分割識(shí)別(圖2)，分析各要素識(shí)別結(jié)果所占圖幅面積比例、比值及要素邊界數(shù)量等數(shù)據(jù)，從而對(duì)城市景觀問(wèn)題進(jìn)行更加客觀及量化的研判。

圖1 城市精細(xì)化修補(bǔ)技術(shù)框架

1.3 “街景+”空間數(shù)據(jù)城市景觀問(wèn)題復(fù)合測(cè)度

在街景圖片要素精細(xì)化識(shí)別的基礎(chǔ)上，借助ArcGIS數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，將帶有地理坐標(biāo)信息的識(shí)別結(jié)果投射到空間當(dāng)中，從而在整體層面對(duì)景觀問(wèn)題進(jìn)行判斷。在城市景觀問(wèn)題研判過(guò)程中，由于城市景觀中同時(shí)涉及復(fù)雜建成環(huán)境的多項(xiàng)要素[17]，因此，本文從單要素評(píng)價(jià)和復(fù)合要素測(cè)度2個(gè)方面對(duì)景觀環(huán)境進(jìn)行分析。其中，單一要素評(píng)價(jià)主要對(duì)綠視率、天空可視域、界面通透度、步行道連續(xù)度和機(jī)動(dòng)車數(shù)量等進(jìn)行分析[18]。并在此基礎(chǔ)上，綜合考慮建筑圍合與空間開敞度、植被與空間綠視感受、建筑色彩與環(huán)境氛圍感知等相互關(guān)系，以及與植被、車輛、建筑等多要素共同形成的空間色彩豐富指數(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，歸納梳理出人眼視覺(jué)層面對(duì)于空間直觀感受最主要的4類復(fù)合指數(shù)，并進(jìn)行對(duì)應(yīng)的測(cè)度(表1)。通過(guò)關(guān)聯(lián)街景數(shù)據(jù)識(shí)別結(jié)果與城市空間，將基于街景數(shù)據(jù)的測(cè)度結(jié)論反饋至規(guī)劃專業(yè)人員，通過(guò)信息整合和智慧判斷，為后續(xù)形成針對(duì)性的城市修補(bǔ)設(shè)計(jì)方案提供有力的數(shù)據(jù)支持和有效的分析參考。

2 智能分析支持精細(xì)化城市修補(bǔ)技術(shù)實(shí)踐——以登封為例

基于上文所述方法體系，本文以登封市城市修補(bǔ)專項(xiàng)規(guī)劃實(shí)踐項(xiàng)目為例，在實(shí)際應(yīng)用中討論數(shù)字化的分析結(jié)論如何提升城市修補(bǔ)規(guī)劃中的精準(zhǔn)性。本文共采集登封市域有效街景數(shù)據(jù)12萬(wàn)張，并進(jìn)行高顆粒度的精確識(shí)別，分析登封現(xiàn)狀景觀問(wèn)題。并基于識(shí)別和分析結(jié)果對(duì)登封在快速城鎮(zhèn)化過(guò)程中產(chǎn)生的景觀環(huán)境問(wèn)題進(jìn)行精細(xì)化的設(shè)計(jì)和修補(bǔ)，提升登封的人居及景觀環(huán)境品質(zhì)和適宜性。

2.1 登封市景觀環(huán)境的特點(diǎn)及要素體系

登封市位于豫西山地東部，地貌類型多樣，山地、丘陵占全市土地總面積的79.50%。受登封北高南低的地形影響，少陽(yáng)河、書院河和焦河3條主要水系南北貫穿城市，與嵩山、箕山及城市內(nèi)部的鎖谷堆、蝎子山、黃蓋峰和棋盤山等丘陵共同構(gòu)成登封依山、覽山的特色自然景觀本底(圖3)。

然而，當(dāng)?shù)亟陙?lái)的城市建設(shè)卻對(duì)上述優(yōu)質(zhì)的自然景觀資源產(chǎn)生了嚴(yán)重的負(fù)面影響。因此，精確定位景觀問(wèn)題的具體癥結(jié)，成為開展后續(xù)精細(xì)化城市修補(bǔ)的關(guān)鍵步驟?；诘欠馑赜械纳降亍⑶鹆曜匀痪坝^環(huán)境要素，研究針對(duì)性地采集了裸露山體等樣本圖片(每類1 000張)，并與現(xiàn)有開源數(shù)據(jù)集相整合，使其可以更加針對(duì)性和全面地識(shí)別登封現(xiàn)狀景觀問(wèn)題，提升后續(xù)設(shè)計(jì)方案的有效性。

2.2 基于“街景+”空間復(fù)合測(cè)度的現(xiàn)狀景觀問(wèn)題精確分析

1)觀山視廊分析。

以嵩山為主的山體、丘陵作為登封最重要的景觀資源，在城市內(nèi)部是否可看山、能否對(duì)山體有較好的感知體驗(yàn)是當(dāng)前需解決的首要景觀問(wèn)題。對(duì)街景數(shù)據(jù)中山體要素識(shí)別后發(fā)現(xiàn)，登封市內(nèi)部的山體可視度平均占比僅為21%。對(duì)此，通過(guò)在GIS中將分析結(jié)果進(jìn)行空間落點(diǎn)(圖4)，對(duì)登封市觀山廊道的阻隔點(diǎn)進(jìn)行定位分析。結(jié)果指出，城市內(nèi)部次干路、支路及南北向觀太室山的城市街道山體可視度相對(duì)較低。進(jìn)一步調(diào)取山體可視度較低區(qū)域的實(shí)際街景圖片進(jìn)行圖片內(nèi)容的深度分割識(shí)別分析后發(fā)現(xiàn)，受北高南低的地形和城市無(wú)序建設(shè)的影響，登封市大禹路北側(cè)及鄭州大學(xué)體育學(xué)院(登封校區(qū))附近形成了觀山視廊的阻斷點(diǎn)。同時(shí)，受臨山緩沖帶建筑高度失控等影響，導(dǎo)致魁星街、鴻?；ㄔ分苓呅纬闪擞^太室山的視廊阻斷點(diǎn)。另外，登封市內(nèi)缺少成體系的開放空間，也是導(dǎo)致觀山視廊不暢的主要原因。

2)綠視率分析。

圖2 百度街景數(shù)據(jù)和FCN識(shí)別要素及結(jié)果

一般而言，城市環(huán)境的綠色視覺(jué)指數(shù)越高，空間舒適感就越高?；诘欠馐袃?nèi)植物及草地等綠視率影響要素的識(shí)別結(jié)果，引入綠色視覺(jué)指數(shù)計(jì)算函數(shù)，對(duì)市內(nèi)環(huán)境綠視率進(jìn)行測(cè)度。

式中，Gn為編號(hào)為n的街景圖片中植被所占像素量，即圖片中i個(gè)植被面域的像素之和；An為街景圖片中所有的面域像素之和。

通過(guò)計(jì)算，登封市綠視指數(shù)為35.503，處于中低水平。在GIS平臺(tái)中對(duì)影響綠視率的要素進(jìn)行空間疊合和聚類分析后發(fā)現(xiàn)(圖5)，登封市綠視率較高的區(qū)域同樣集中分布在臨近太室山的范圍內(nèi)，并沿太室路延伸。相對(duì)而言，城市內(nèi)部次干道和支路的綠視率較為低下，且沒(méi)有形成由街頭綠地、公園廣場(chǎng)和行道樹等構(gòu)成的綠色開放空間體系，使得登封市整體的綠色景觀可視率和感知度較低。

3)界面及色彩風(fēng)貌分析。

城市空間是否具有良好的色彩氛圍和有序的界面，同樣會(huì)影響城市整體的空間舒適度。因此，基于街景對(duì)空間色彩RGB構(gòu)成進(jìn)行識(shí)別，并通過(guò)色彩氛圍計(jì)算函數(shù)對(duì)城市色彩氛圍舒適度進(jìn)行測(cè)算。

式中，Ai為街景圖片n中第i個(gè)主導(dǎo)色彩的評(píng)分值；CPI值越大，說(shuō)明圖片中的主導(dǎo)色彩更讓人覺(jué)得放松和愉悅，越有利于塑造優(yōu)質(zhì)舒適的街道空間氛圍。

通過(guò)計(jì)算，登封城市內(nèi)部的色彩氛圍指數(shù)為21.195，整體色彩氛圍感較差。進(jìn)一步將街景數(shù)據(jù)分析結(jié)論進(jìn)行空間映射后表明(圖6)，由于在城市發(fā)展過(guò)程中缺乏有效的建設(shè)管控，導(dǎo)致登封的景觀風(fēng)貌氛圍在空間上呈現(xiàn)出明顯的新老城區(qū)差異。城市景觀氛圍較差的區(qū)域集中分布在守敬路、中岳大街和嵩陽(yáng)路兩側(cè)的范圍內(nèi)。

表1 景觀及人居環(huán)境綜合測(cè)度指標(biāo)表

2.3 高顆粒度景觀問(wèn)題分析下的精準(zhǔn)修補(bǔ)

街景數(shù)據(jù)分析的結(jié)果是為了精確定位城市空間中的問(wèn)題節(jié)點(diǎn)，從而對(duì)癥下藥，進(jìn)行準(zhǔn)確的規(guī)劃和提升，避免產(chǎn)生全城鋪開卻收效甚微的不落地問(wèn)題。在登封市景觀風(fēng)貌問(wèn)題精細(xì)研判的基礎(chǔ)上，按照城市修補(bǔ)的規(guī)劃理念和思路，在實(shí)踐中從自然和人居環(huán)境2個(gè)方面對(duì)現(xiàn)狀景觀問(wèn)題進(jìn)行設(shè)計(jì)，以期實(shí)現(xiàn)登封“以山映城”“以綠蔭城”和“精致宜居”的優(yōu)質(zhì)環(huán)境。

1)以山映城：觀山視廊塑造。

結(jié)合街景分析中定位出的觀山視廊阻隔位置及現(xiàn)有觀景視廊規(guī)劃，根據(jù)登封市路網(wǎng)等級(jí)體系，通過(guò)景觀大道的方式，適當(dāng)擴(kuò)寬重要景觀街道路面寬度，限制景觀大道建筑貼線率和高度等措施，建構(gòu)起縱橫相織的觀山視廊體系，實(shí)現(xiàn)登封市內(nèi)主要空間均可觀山的景觀效應(yīng)。同時(shí)，串聯(lián)主要觀山廊道和市內(nèi)已有的丘陵、水體、綠地和公園等開放空間，將嵩山山體景觀滲透進(jìn)登封市內(nèi)，共同構(gòu)成優(yōu)質(zhì)的整體景觀系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)以山映城的優(yōu)美景觀環(huán)境(圖7)。

另外，結(jié)合登封城區(qū)東西向帶狀的空間結(jié)構(gòu)，并考慮嵩山可觀山面域尺度大小的區(qū)別和水系結(jié)構(gòu)，在觀山視廊塑造過(guò)程中，主要依托南北向主、次干道及書院河、少林河等水系設(shè)置多條觀太室山的景觀視廊。對(duì)于少室山，由于其觀山面域相對(duì)較窄，因此其主要觀山景觀視廊以東西向的大禹路和少林大道為主進(jìn)行設(shè)置。進(jìn)而建構(gòu)山城一體的景觀視廊，使嵩山山景與城市內(nèi)部的公園綠地有機(jī)結(jié)合、融為一體。

2)以綠蔭城：綠色景觀環(huán)境營(yíng)造。

植被豐富、具有良好綠色景觀層次的空間往往能夠營(yíng)造舒適、恬靜的街道體驗(yàn)感受。基于登封街景綠色感知的分析結(jié)論和登封觀山視廊體系，通過(guò)優(yōu)化街道斷面行道樹、沿街地面綠化、垂直綠化和街角綠地等方式增加空間綠視率；另外，結(jié)合登封氣候四季鮮明的特點(diǎn)，考慮景觀的季節(jié)性變化，選擇銀杏等隨季節(jié)變化的植物類型，豐富空間景觀層次和多樣性；同時(shí)，注重植物的高低搭配，營(yíng)造變換有序、有起有伏的景觀空間，提升登封市內(nèi)街道空間綠化品質(zhì)。進(jìn)而以此為契機(jī)，促進(jìn)市內(nèi)街道空間由強(qiáng)調(diào)車輛通行的“路”向以人為本、注重品質(zhì)的“街”的營(yíng)造模式轉(zhuǎn)變。另外，發(fā)揮植被對(duì)于改善街道微氣候等方面的生態(tài)調(diào)控作用，提升人居環(huán)境舒適性。

3)精致宜居：色彩氛圍及街道界面修補(bǔ)。

針對(duì)街景分析中所發(fā)現(xiàn)的登封城市色彩無(wú)序、界面破敗、風(fēng)貌雜糅和品質(zhì)低下等問(wèn)題，基于街景精準(zhǔn)定位問(wèn)題地塊，結(jié)合步行舒適性及空間品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的修補(bǔ)。其中對(duì)于步行空間，調(diào)整道路剖面結(jié)構(gòu)，設(shè)置適宜尺度的步行空間及休憩設(shè)施，保證步行道的連續(xù)性、舒適性；對(duì)于街道界面，則首先對(duì)道路貼線率進(jìn)行有序規(guī)劃和整改，并將街景識(shí)別中高度超過(guò)0.9m的大量以深灰色或土黃色為主的連續(xù)磚石圍墻進(jìn)行通透性改造，結(jié)合街道綠化增加視覺(jué)景深，塑造豐富的景觀氛圍；在此基礎(chǔ)上協(xié)調(diào)街道界面的材質(zhì)、色彩和立面樣式等增加空間的韻律感；并將街道景觀與界面和建筑立面進(jìn)行統(tǒng)籌考慮，在高度、朝向、色彩和通透度等方面進(jìn)行協(xié)調(diào)，以街面鋪地和低矮植被造景共同形成精致美觀的街道界面景觀層次，營(yíng)造有序的空間界面，塑造精致宜居的景觀環(huán)境。

圖3 登封市獨(dú)具特色的自然景觀本底

圖4 登封市內(nèi)觀山視廊分析及空間分布特征

圖5 登封市綠視率分析及空間分布特征

圖6 登封市景觀風(fēng)貌氛圍分析及空間分布特征

3 結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)及數(shù)字化方法在城市設(shè)計(jì)中愈加廣泛的應(yīng)用，為開展更加精細(xì)化和以人為本的設(shè)計(jì)提供了更多的可能性。通過(guò)數(shù)字化方法和大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以在城市整體角度對(duì)城市的問(wèn)題和現(xiàn)象進(jìn)行系統(tǒng)性、針對(duì)性和高顆粒度的分析與總結(jié)，從而指導(dǎo)后續(xù)的設(shè)計(jì)工程和實(shí)踐。本文依托人本尺度的街景大數(shù)據(jù)，借助深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)手段，對(duì)復(fù)雜城市建成環(huán)境中各項(xiàng)景觀要素進(jìn)行了精確識(shí)別，對(duì)景觀問(wèn)題進(jìn)行了精細(xì)化、系統(tǒng)性的分析。繼而將數(shù)字化的方法延伸到具體的城市修補(bǔ)和設(shè)計(jì)實(shí)踐中，在基于大數(shù)據(jù)的景觀問(wèn)題精確分析基礎(chǔ)上，對(duì)關(guān)鍵景觀癥結(jié)進(jìn)行精細(xì)化的修補(bǔ)，從而營(yíng)造更加宜人、優(yōu)美的城市景觀及人居環(huán)境。本文在以往依托美學(xué)和經(jīng)驗(yàn)判斷的景觀風(fēng)貌規(guī)劃及城市修補(bǔ)的傳統(tǒng)方法基礎(chǔ)上，嘗試了一種依托大數(shù)據(jù)和智能分析判斷的數(shù)字化方法，有效改善了景觀規(guī)劃和修補(bǔ)過(guò)程中的主觀性和片面性等不足。同時(shí)，需要指出的是，目前對(duì)于大數(shù)據(jù)及數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用在對(duì)城市現(xiàn)象和問(wèn)題的分析及研究階段已經(jīng)取得了相對(duì)充足的應(yīng)用和證明。然而，對(duì)如何將數(shù)字化技術(shù)和大數(shù)據(jù)在規(guī)劃過(guò)程中的后半段進(jìn)行更加深入和全面的應(yīng)用，避免為了數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)、為了技術(shù)而技術(shù)的唯數(shù)據(jù)技術(shù)思想，仍然是當(dāng)前和后續(xù)研究中需要解決和突破的難點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上推動(dòng)城市多源大數(shù)據(jù)和數(shù)字化技術(shù)方法在城市研究、設(shè)計(jì)和管控流程中更加深入和前沿的探索。

圖7 登封觀山視廊設(shè)計(jì)

注：文中圖片均由作者繪制或拍攝。

注釋：

① 本研究用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集來(lái)自于2 個(gè)部分。1)Cityscapes街景要素語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)開源數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集總計(jì)包含了植物、建筑和道路在內(nèi)的24類要素識(shí)別標(biāo)簽，是構(gòu)成本研究基礎(chǔ)要素識(shí)別分類器的國(guó)外數(shù)據(jù)集(https://www.cityscapes-dataset.com)。2)搜狗實(shí)驗(yàn)室互聯(lián)網(wǎng)圖片庫(kù)1.0及2.0數(shù)據(jù)集(https://www.sogou.com/labs/resource/p.php)，是本研究所使用的國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)集。

② 深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前的研究可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)2種主要形式。本研究所使用的主要是有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，即通過(guò)建構(gòu)模擬人進(jìn)行數(shù)據(jù)采集過(guò)程的程序及相關(guān)的數(shù)據(jù)集，讓計(jì)算機(jī)對(duì)這個(gè)過(guò)程及數(shù)據(jù)集進(jìn)行反復(fù)學(xué)習(xí)，找到過(guò)程和海量數(shù)據(jù)中的特征，并自動(dòng)運(yùn)行相關(guān)程序的全過(guò)程，最終在一定程度上輔助進(jìn)行基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集和處理工作。

③ 金字塔池化是針對(duì)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，輸入圖像的大小與輸出識(shí)別結(jié)果圖像大小之間可能存在的潛在差異變化，為保證圖像輸出結(jié)果的有效性而采用的一種圖像處理方法，其可以確保不管輸入尺寸怎樣，都可以產(chǎn)生固定大小的結(jié)果輸出。其在本研究中的作用及意義在于通過(guò)該方法可以進(jìn)一步消減因圖片數(shù)據(jù)格式和大小不統(tǒng)一而造成的研究結(jié)果的失真和局限性。