基于街景图像的城市环境评价研究综述

论文摘要

城市环境评价研究传统上采用基于现场调研的方法,难以在大范围、精细化的尺度上进行评估。街景图像具有覆盖面广、能提供街道层级景观信息,且数据采集成本低的优势,为城市环境评价研究提供了大样本数据源和新的研究思路。人工智能技术的不断突破和其在各领域的应用,使得在大范围空间尺度上,基于街景图像进行城市环境评价研究成为可能。本文首先对城市环境评价常用的3种数据源(街景图像、遥感影像和地理标记社交媒体数据)进行对比分析,归纳街景图像在城市环境评价中的优势;然后,从方法学的角度把基于街景图像进行城市环境评价过程中使用的方法分为4大类别(基于图像分析的方法、基于统计分析的方法、基于人工智能的方法和基于空间分析的方法);接着,从城市物理环境、社会环境、经济环境、美学环境,综述了街景图像在城市环境评价中的应用研究进展;最后,对现有研究成果进行了总结并对未来研究方向提出展望。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张丽英,裴韬,陈宜金,宋辞,刘小茜

关键词: 街景图像,城市环境评价,城市要素,人工智能,深度学习

来源: 地球信息科学学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 环境科学与资源利用,计算机软件及计算机应用

单位: 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,中国石油大学(北京)信息科学与工程学院,中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,中国科学院大学,北京联合大学应用文理学院

基金: 国家自然科学基金项目(41590845,41525004,41421001,41877523),资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金资助~~

分类号: TP391.41;X820

页码: 46-58

总页数: 13

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