胡達(dá)天

（武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院 湖北 武漢 430074）

0 引言

城市街道作為城市公共區(qū)域的線(xiàn)性空間，類(lèi)似于人體的血管，保證城市正常運(yùn)轉(zhuǎn)，是城市的重要組成部分。街道空間作為城市居民生活、通勤和社交的重要場(chǎng)所，其良好的環(huán)境設(shè)置、空間布局，有利于提升街道空間品質(zhì)，促進(jìn)社會(huì)生活和諧發(fā)展，對(duì)于滿(mǎn)足人們追求美好生活有著重要的意義。

隨著城市建設(shè)和發(fā)展，城市建設(shè)規(guī)模擴(kuò)張，傳統(tǒng)感性認(rèn)知城市空間方法無(wú)法滿(mǎn)足城市精細(xì)化管理需求。但是，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了一系列的互聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)，其易獲取性、實(shí)時(shí)性為城市空間分析、評(píng)估提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)底座。同時(shí)，結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合、計(jì)算機(jī)圖像處理等技術(shù)發(fā)展，城市空間從二維平面空間研究向三維立體空間量化研究發(fā)展，為城市街道空間精細(xì)化、智能化管理提供了可能[1]。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在城市規(guī)劃中，街道空間布局對(duì)規(guī)劃師的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和主觀感受相關(guān)性較高。街道空間的設(shè)計(jì)與研究主要采用定性的方式進(jìn)行研究，定量的方式還主要在局部區(qū)域進(jìn)行試點(diǎn)研究[2]。這是由于城市街道微觀尺度動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)空間屬性數(shù)據(jù)獲取難度較大，同時(shí)，設(shè)計(jì)師對(duì)微觀環(huán)境的重視程度不足，現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研常以社區(qū)地塊或街道研究來(lái)代表微觀環(huán)境，缺乏具體類(lèi)型的公共空間在城市意象營(yíng)造和提升城市活力方面的作用。

在街道空間品質(zhì)量化分析的方法中，主要以街道組成要素和街道立面為核心，構(gòu)建量化的評(píng)估指標(biāo)體系，利用地理信息、三維建模和圖像識(shí)別等技術(shù)，進(jìn)行量化測(cè)度。其中，地理信息主要是以二維路網(wǎng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融合建筑物、手機(jī)信令等屬性信息，進(jìn)行空間分析和可視化展示。姜洋等[3]運(yùn)用GIS 技術(shù)對(duì)濟(jì)南城市街道開(kāi)展研究，分析街道界面連續(xù)性在城市內(nèi)的空間分布及影響因素。三維建模主要是對(duì)街道從二維空間向三維空間轉(zhuǎn)變，為街道空間的分析評(píng)判提供了新思路、新方法。曲冰等[4]通過(guò)建立三維模型，對(duì)街道界面形態(tài)、街道高寬比、建筑高低錯(cuò)落度、天空可視域等方面，對(duì)商務(wù)街區(qū)三維空間的量化測(cè)度。街景圖片可以獲取街道景觀、界面細(xì)節(jié)等街道空間細(xì)部構(gòu)成要素，圖像識(shí)別技術(shù)可以對(duì)其進(jìn)行量化分析，彌補(bǔ)了街道細(xì)部構(gòu)成要素的研究空白?；诮志皥D片數(shù)據(jù)，利用SegNet、DenseNet 等圖像識(shí)別算法，對(duì)大城市的街道綠化進(jìn)行定量研究[5]。

本文利用多源數(shù)據(jù)，按照不同街道特性，自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)不同街道類(lèi)型，以人為本，從街道空間的活力性、多樣性、舒適性和便捷性等維度，建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行量化評(píng)估，為城市管理者和設(shè)計(jì)者提升街道空間品質(zhì)提供更加直觀和客觀的量化支撐。

2 多源數(shù)據(jù)的街道空間品質(zhì)量化研究

2.1 街道類(lèi)型分類(lèi)

基于《武漢市中心城區(qū)街道設(shè)計(jì)導(dǎo)則》，利用道路網(wǎng)和POI 等多源數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型。按商業(yè)街道、生活服務(wù)街道、景觀休閑街道、歷史文化街道、交通街道、綜合街道等類(lèi)型，實(shí)現(xiàn)街道自動(dòng)分類(lèi)。

2.1.1 商業(yè)街道

商業(yè)街道是沿線(xiàn)以零售、餐飲、商務(wù)辦公、酒店等商業(yè)為主，具有一定服務(wù)功能或業(yè)態(tài)特色的街道。按照量化分類(lèi)的方法，當(dāng)街道內(nèi)餐飲、購(gòu)物、娛樂(lè)、公司的POI 總個(gè)數(shù)占街道內(nèi)POI 總數(shù)的百分比＞50%，認(rèn)定該條街道為商業(yè)街道。

2.1.2 生活服務(wù)街道

生活服務(wù)街道是沿線(xiàn)以服務(wù)本地居民和工作者的中小規(guī)模零售、餐飲、生活服務(wù)類(lèi)設(shè)施以及公共服務(wù)設(shè)施為主的街道。按照量化分類(lèi)的方法，當(dāng)街道內(nèi)餐飲、購(gòu)物、娛樂(lè)、住宅、生活設(shè)施的POI 總個(gè)數(shù)占街道內(nèi)POI 總數(shù)的百分比＞50%，認(rèn)定該條街道為生活服務(wù)街道。

2.1.3 景觀休閑街道

景觀休閑街道是濱水、臨山等景觀風(fēng)貌突出、沿線(xiàn)設(shè)置集中成規(guī)模休閑活動(dòng)設(shè)施的街道。按照量化分類(lèi)的方法，當(dāng)街道內(nèi)POI 含有風(fēng)景名勝，認(rèn)定該條街道為景觀休閑街道。

2.1.4 歷史文化街道

歷史文化街道是歷史文化及風(fēng)貌特色突出的街道。按照量化分類(lèi)的方法，當(dāng)街道內(nèi)含有文化設(shè)施，認(rèn)定該條街道為歷史文化街道。

2.1.5 交通街道

交通街道是機(jī)動(dòng)車(chē)交通功能強(qiáng)、交通量大，非交通性活動(dòng)較少，以非開(kāi)放式界面為主的街道。按照量化分類(lèi)的方法，當(dāng)街道車(chē)道數(shù)大于4 認(rèn)定該條街道為交通街道。

2.1.6 綜合街道

綜合街道是功能與界面類(lèi)型混雜程度校高，或兼有兩種以上類(lèi)型特征的街道。按照量化分類(lèi)的方法，當(dāng)街道擁有≥3 種街道類(lèi)型時(shí)認(rèn)定為綜合街道。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

利用街景圖片、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、POI 數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取分析出的綠視率、道路率、天空率和建筑率等數(shù)據(jù)[6-8]，從舒適性、便捷性、活力性、多樣性和安全性5 個(gè)方面構(gòu)建的12 項(xiàng)指標(biāo)體系，對(duì)街道進(jìn)行量化評(píng)估，見(jiàn)表1。

表1 街道量化評(píng)估指標(biāo)體系

3 研究數(shù)據(jù)及成果

3.1 研究范圍

本文以武漢市三環(huán)內(nèi)為研究范圍開(kāi)展研究，總面積約900 km2。

3.2 研究數(shù)據(jù)

3.2.1 路網(wǎng)數(shù)據(jù)

本文采用Open Street Map 的三環(huán)內(nèi)道路，并以道路交叉點(diǎn)進(jìn)行分段，共計(jì)6 702 條城市街道信息作為研究樣本。并與實(shí)測(cè)路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，包括道路寬度、車(chē)道數(shù)、道路類(lèi)型、路名等屬性信息。

3.2.2 百度街景

利用百度API，通過(guò)編寫(xiě)Python 爬取百度地圖街景圖片，按照道路中心線(xiàn)每隔50 m 間距，按照90 度獲取每個(gè)位置取4 張圖片，共24 842 個(gè)位置點(diǎn)，99 368 張街景圖片，所有圖片均與空間位置點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配。

3.2.3 POI 數(shù)據(jù)

采集研究范圍內(nèi)與城市活力相關(guān)的高德POI 數(shù)據(jù)共60萬(wàn)余條。并將POI 數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和分類(lèi)，包括商業(yè)、酒店、零售、文化娛樂(lè)、交通站點(diǎn)、歷史風(fēng)貌、購(gòu)物、住宅設(shè)施共8 類(lèi)。

3.3 圖像識(shí)別技術(shù)

圖像識(shí)別主要分為目標(biāo)識(shí)別和圖像分割兩類(lèi)算法。目標(biāo)識(shí)別是對(duì)圖片中的對(duì)象進(jìn)行識(shí)別、分類(lèi)，可用來(lái)統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)，比如交通路口的車(chē)流量和人流量統(tǒng)計(jì)。圖像分割是以圖片的像素為基礎(chǔ)，進(jìn)行要素分割，統(tǒng)計(jì)圖片中各要素占比。本文主要采用YOLO V5 和DeepLab3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)進(jìn)行圖像識(shí)別和分割，見(jiàn)圖1。

由于深度學(xué)習(xí)需要大量學(xué)習(xí)樣本，而圖像分割勾選樣本需要耗費(fèi)大量的人力物力，本文采用了自監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式。在模型訓(xùn)練前期，使用公開(kāi)Cityscapes 數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，其包含來(lái)自50 個(gè)不同城市的街道場(chǎng)景，擁有5 000張?jiān)诔鞘协h(huán)境中駕駛場(chǎng)景的高質(zhì)量像素級(jí)注釋圖像。在得到一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型后，再使用樣本數(shù)據(jù)優(yōu)化模型。圖像分割結(jié)果圖見(jiàn)圖2。

3.4 分析結(jié)果

3.4.1 街道分類(lèi)結(jié)果

按照前文所述的街道量化分類(lèi)計(jì)算方法，其結(jié)果見(jiàn)圖3，與人工分類(lèi)的結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確率為85%。街道分類(lèi)結(jié)果的計(jì)算精度受到POI 結(jié)果影響較大。

3.4.2 街道空間品質(zhì)量化評(píng)估結(jié)果

按照前文所述的算法，對(duì)街道的綠視率、建筑率、公交便捷性、生活便捷性、功能混合度和路網(wǎng)密度評(píng)估結(jié)果，見(jiàn)圖4。

（1）街道綠視率

東湖風(fēng)景區(qū)、紅鋼城片區(qū)、南湖獅子山地區(qū)、龜山片區(qū)、江漢經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)、后湖居住組團(tuán)等片區(qū)街道綠視率較好。主要干道沿線(xiàn)、王家灣居住片區(qū)、四新地區(qū)、白沙洲片區(qū)等片區(qū)街道綠視率較差。

（2）街道建筑率

漢口三環(huán)沿線(xiàn)、漢陽(yáng)二環(huán)線(xiàn)、武昌白沙洲大道沿線(xiàn)、關(guān)山大道沿線(xiàn)、后湖居住組團(tuán)，楊園片區(qū)、中北路片區(qū)建筑率較高。

（3）街道公交便利性

實(shí)現(xiàn)街道100 m 內(nèi)公交站點(diǎn)數(shù)量分析，基本可以覆蓋三環(huán)內(nèi)。

（4）街道生活便利性

商業(yè)集中區(qū)、成熟居住功能片區(qū)生活便利性較好，城市快速路沿線(xiàn)、新建居住片區(qū)、風(fēng)景區(qū)等片區(qū)生活便利性較差。

（5）街道功能混合度

漢口一環(huán)內(nèi)、江漢路、漢正街等片區(qū)；漢陽(yáng)的王家灣、鐘家村等片區(qū)；武昌的武昌古城、中北路、珞喻路沿線(xiàn)、南湖居住片區(qū)、光谷廣場(chǎng)、紅鋼城片區(qū)等區(qū)片的功能混合度較高。

（6）街道路網(wǎng)密度

漢口一環(huán)內(nèi)、江漢開(kāi)發(fā)區(qū)、古田片區(qū)、武昌古城片區(qū)、紅鋼城片區(qū)等區(qū)片的路網(wǎng)密度較高。城市快速路沿線(xiàn)、東湖風(fēng)景區(qū)等區(qū)片的路網(wǎng)密度較低。

4 結(jié)語(yǔ)

本文基于多源數(shù)據(jù)，從城市街道便捷性、舒適性、活力性和多樣性等多個(gè)維度對(duì)街道空間品質(zhì)進(jìn)行定量分析研究，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)規(guī)劃中對(duì)街道空間尺度和影像因素研究不足。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前，基于多源數(shù)據(jù)的街道空間品質(zhì)研究方法有了較大的突破，受城市區(qū)位和功能定位等因素影響，不同街道具有不同的環(huán)境、社會(huì)、歷史、經(jīng)濟(jì)、人口等方面的特征，街道的評(píng)估與街道空間的管控、規(guī)劃設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)融合還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。下一步，將結(jié)合專(zhuān)家打分，將客觀評(píng)估與主觀判斷進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，提高量化評(píng)判的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

此外，圖像易識(shí)別、易獲取性為公眾參與提供可能。隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展，開(kāi)發(fā)街景影像采集和識(shí)別小程序，使得公眾可以利用手機(jī)采集社區(qū)周邊現(xiàn)狀圖像，并均可進(jìn)行識(shí)別，為公眾參與規(guī)劃提供了可能；同時(shí)，針對(duì)逐步積累的居民、學(xué)者和規(guī)劃設(shè)計(jì)人員采集的街景數(shù)據(jù)，可以在宏觀尺度分析城市各社區(qū)情況。