張永霖,付 曉

中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心,城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100085

城市環(huán)境是由自然和人工要素組成的復(fù)雜巨系統(tǒng),是人類生存發(fā)展的載體[1]。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、城市化進(jìn)程的加速以及基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善,許多城市中的自然要素逐漸被人工建造物替代,人本尺度下的城市外貌、形態(tài)、結(jié)構(gòu)和布局不斷改變,新的城市要素不斷地沖擊著公眾對(duì)城市的意象感知,影響著公眾的生活品質(zhì)[2]。因此,從公眾的視覺(jué)感知層面解讀城市環(huán)境對(duì)于城市可持續(xù)發(fā)展具有一定作用,能夠提升城市視覺(jué)環(huán)境質(zhì)量、改善和延續(xù)城市歷史文化風(fēng)貌、保障人與自然和諧共生,幫助城市管理者和規(guī)劃人員從宏觀層面把控城市環(huán)境細(xì)節(jié),以城市公眾視角進(jìn)行換位思考,豐富城市環(huán)境品質(zhì)提升策略。

目前已經(jīng)逐漸形成了科學(xué)成熟的量化手段來(lái)挖掘城市理化特征,例如利用遙感影像計(jì)算物種多樣性、豐富度、歸一化植被指數(shù)和景觀指數(shù)等,然而這些“自上而下的”研究方式仍存在一些不足：1) 缺少合適的科學(xué)理論針對(duì)城市環(huán)境內(nèi)人本感知情況開(kāi)展定量解讀；2) 研究視角與公眾感知視角很難耦合,不能很好反映人本尺度的感知情況；3) 很難同時(shí)保證大范圍、細(xì)粒度的計(jì)算結(jié)果[3-4]。因此,需要從理論和技術(shù)層面展開(kāi)深度融合,以符合公眾的視角“自下而上”地解讀城市環(huán)境。學(xué)者趙景柱首次提出了“景感生態(tài)學(xué)”的概念：指以可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo),基于生態(tài)學(xué)的基本原理,從自然要素、物理感知、心理感知、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、過(guò)程與風(fēng)險(xiǎn)等相關(guān)方面,研究土地利用規(guī)劃、建設(shè)與管理的科學(xué)[5]。研究系統(tǒng)闡釋了景感生態(tài)學(xué)理論、迷碼數(shù)據(jù)(多源混合數(shù)據(jù))、趨善化模型等內(nèi)容,利用先進(jìn)技術(shù)手段測(cè)量環(huán)境感知,分析了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能與可持續(xù)發(fā)展之間的關(guān)系,為探究城市生態(tài)系統(tǒng)與人本感知的復(fù)雜聯(lián)系提供科學(xué)依據(jù)[5-7]。

景感學(xué)重點(diǎn)關(guān)注的五感,包括視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)和觸覺(jué)。其中,視覺(jué)感知提供的信息最為有效且豐富,幫助人們捕捉信息、指引行為、獲取美學(xué)感受等。然而,目前對(duì)人本尺度和視角下的感受程度進(jìn)行量化仍比較困難。傳統(tǒng)的側(cè)重于城市視覺(jué)環(huán)境方面的研究往往采用了現(xiàn)場(chǎng)拍照、發(fā)放問(wèn)卷或踏勘的形式,但這些手段具有獲取樣本數(shù)據(jù)量少、覆蓋范圍小、精度較低、受外界制約因素影響程度高等缺陷[4]。隨著地理大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣深化以及人工智能工業(yè)應(yīng)用的蓬勃發(fā)展,越來(lái)越多的科學(xué)家嘗試結(jié)合人工智能手段和地理空間大數(shù)據(jù)展開(kāi)系統(tǒng)、深入的挖掘[8-9]。景感生態(tài)學(xué)主張采用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、地理信息大數(shù)據(jù)等能夠反映人本尺度感知的迷碼數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)展景感生態(tài)規(guī)劃[5]。其中,街景影像(一種包含互聯(lián)網(wǎng)地理標(biāo)簽的影像數(shù)據(jù))是一種適合開(kāi)展人本尺度下物理環(huán)境評(píng)估的大規(guī)模數(shù)據(jù)源,可作為公眾視覺(jué)感知的載體或數(shù)字化替代品納入迷碼數(shù)據(jù)體系中[10-12]。一些發(fā)達(dá)國(guó)家城市已經(jīng)開(kāi)始利用海量街景影像來(lái)開(kāi)展城市物理環(huán)境的評(píng)估和輔助設(shè)計(jì)工作。例如,Rundle采用了谷歌街景影像對(duì)人本尺度的城市環(huán)境展開(kāi)了定量化審計(jì)工作,在數(shù)據(jù)覆蓋范圍、可獲得性以及準(zhǔn)確度方面有了顯著提升[13]。Naik的研究從城市安全規(guī)劃與設(shè)計(jì)的角度利用街景大數(shù)據(jù)進(jìn)行地理空間規(guī)律分析,幫助實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化更具有安全感的城市界面[14]。Li使用街景大數(shù)據(jù)復(fù)現(xiàn)了波士頓的城市意象研究,證明街景及其量化技術(shù)能夠?qū)Φ缆肪坝^優(yōu)化有一定幫助[15]。通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn),大多數(shù)相關(guān)研究主要關(guān)注發(fā)達(dá)國(guó)家城市或中國(guó)香港地區(qū)[13-18],且研究主要試圖耦合街景大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)方法去解決城市規(guī)劃與景觀設(shè)計(jì)方面的科學(xué)問(wèn)題[9-19]。因此,利用上述手段開(kāi)展我國(guó)城市視域感知的生態(tài)規(guī)劃類研究仍存在較大的探索空間[20-24]。

綜上,本文基于景感生態(tài)學(xué)理論[25],引入海量街景影像和深度學(xué)習(xí)量化方法來(lái)解讀人本視角下的城市物理環(huán)境,以北京市六環(huán)范圍開(kāi)展實(shí)例研究從而客觀了解城市視覺(jué)環(huán)境的空間布局及規(guī)律。在存量背景下的城市環(huán)境建設(shè)進(jìn)程中,可借助本文方法作為景感生態(tài)學(xué)中的定量分析工具,旨在提升城市公共環(huán)境品質(zhì),促進(jìn)城市環(huán)境發(fā)展的公平性。

1 研究區(qū)概況

北京市作為我國(guó)的政治、金融、文化和科技中心,同時(shí)也是京津冀城市群的發(fā)展核心,在經(jīng)貿(mào)、生態(tài)保護(hù)、制造業(yè)等方面具有巨大的國(guó)際影響力。北京市六環(huán)區(qū)域地處北京中心位置,區(qū)域內(nèi)人口經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、科教娛樂(lè)設(shè)施相對(duì)密集,城市建成空間與自然要素混合程度較高,是具有代表性和典型性的超大型都市研究區(qū)。本文研究區(qū)范圍及行政區(qū)劃如下圖1所示。

圖1 研究區(qū)范圍Fig.1 Study area

2 研究方法

本文的研究方法主要包括3個(gè)部分：1)Detectron2深度學(xué)習(xí)的圖像解譯框架；2)街景影像數(shù)據(jù)的獲??；3)景感視率評(píng)估指標(biāo)。利用深度學(xué)習(xí)對(duì)視覺(jué)層面的景感要素進(jìn)行測(cè)度,其目的是測(cè)量公眾對(duì)城市環(huán)境中的主要視覺(jué)景感要素(天空、綠植和建筑等)。然后,將互聯(lián)網(wǎng)街景影像作為主要數(shù)據(jù)源,用以表征城市內(nèi)人本尺度和視角下的物理環(huán)境。最后,定義景感視率指標(biāo)用于計(jì)算人本尺度下視覺(jué)感受程度,從而繪制景感地圖并進(jìn)行定量解讀。

首先,文中街景視覺(jué)信息解譯技術(shù)采用了目前十分先進(jìn)的Detectron2深度學(xué)習(xí)框架。得益于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像中復(fù)雜多維特征的學(xué)習(xí)和識(shí)別能力[26],該框架能夠識(shí)別、框選前景物體(行人、汽車、路標(biāo)等)同時(shí)分割背景環(huán)境(天空、植被和建筑物等),量化其所占圖像比例(如圖2所示),更為精確的量化城市空間的視覺(jué)景感(簡(jiǎn)稱為“視感”)。通過(guò)耦合多種預(yù)訓(xùn)練模型集成了關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、人體姿態(tài)評(píng)估、目標(biāo)識(shí)別、語(yǔ)義分割多個(gè)模塊,能夠在單次計(jì)算的過(guò)程中同時(shí)解決多個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)。本文利用該框架對(duì)街景影像進(jìn)行批量解析,并計(jì)算出每一張影像中的視感要素(指人類視覺(jué)尺度可以捕捉到的某一類物體)占比。

圖2 Detectron2 街景影像分割框架Fig.2 The Detectron2 street view images segmentation framework

其次,本文通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)獲取了北京市沿路街景數(shù)據(jù),樣本間隔為100 m,每一個(gè)樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)一張360°街景全景影像(由六張等間距街景表征)用以全面覆蓋人本視角下的景感空間(示例街景影像及其解譯結(jié)果如下圖3所示),最后共篩選出攝于2015年4月至10月的約33.6萬(wàn)張影像(56000個(gè)全景樣點(diǎn)),每一張圖像的長(zhǎng)寬像元數(shù)均為600。爬蟲(chóng)軟件的代碼編寫參考了Zhang的研究,最后實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量街景數(shù)據(jù)的自動(dòng)化獲取[27]。每一張街景影像都包含了拍攝時(shí)的地理坐標(biāo),用以表征該地理位置的城市視覺(jué)環(huán)境。文中涉及到的腳本程序均由Python語(yǔ)言編寫,地圖可視化和空間分析工作則主要使用了ArcGIS 10.5。

圖3 街景影像示例及其解譯結(jié)果Fig.3 The street view image examples and their interpretation results

最后,街景影像數(shù)據(jù)及解譯技術(shù)均為量化視覺(jué)層面感知提供服務(wù),通過(guò)海量街景影像和解譯框架能夠自動(dòng)地計(jì)算景感視率指標(biāo)。本文對(duì)景感視率(Landsenses View Factor, LVF)指標(biāo)的定義為：某一物理環(huán)境要素像元數(shù)(如樹(shù)木、汽車、圍墻、天空等景感要素)占街景影像總像元數(shù)的比例,代表了公眾位于物理環(huán)境所能觀察到的某一景感要素的概率或感知程度。通過(guò)探索性數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),綠色植被、天空和人工建筑要素占全部影像的比例均值之和高于0.66,可判斷它們?yōu)橹鲗?dǎo)型景感視率。因此,本文側(cè)重對(duì)主導(dǎo)型要素,即綠色植被、天空和人工建筑三大城市環(huán)境要素展開(kāi)定量評(píng)估,對(duì)應(yīng)指標(biāo)名稱分別為景感綠視率(Landsenses Greenery View Factor, LGVF)、景感天視率(Landsenses sky View Factor, LSVF)和景感建筑視率(Landsenses Building View Factor, LBVF)。

3 城市景感視率可視化分析

利用街景大數(shù)據(jù)以及Detectron2深度學(xué)習(xí)框架將研究區(qū)內(nèi)3種主要景感視率進(jìn)行解析,隨后借助GIS進(jìn)行地圖可視化,來(lái)觀察景感視率在空間分布上的一般規(guī)律,如圖4所示。展示了每一種景感視率的取值分布,結(jié)果顯示3個(gè)變量比較接近正態(tài)分布,因此實(shí)驗(yàn)樣本具有較好的代表性。

圖4 景感視率地圖及取值分布Fig.4 The Landsenses View Factor maps and value distribution

從整體的空間布局來(lái)看,圖4中景感建筑視率從整體上表現(xiàn)出內(nèi)高外低的遞減特征,四環(huán)路內(nèi)的城市空間呈高值聚集區(qū),而四環(huán)外相對(duì)較低,說(shuō)明人本尺度的建筑感受程度存在明顯的內(nèi)外分異,在城市中心附近(尤其是東城區(qū)、西城區(qū)以及四環(huán)內(nèi)的海淀區(qū)部分)的城市建筑會(huì)帶給行人較強(qiáng)的“閉合感”。這是由于這些區(qū)域大多是金融、商貿(mào)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和歷史文化建筑聚集地,建筑密度相對(duì)較高,大眾視角下的建筑視感強(qiáng)烈。

圖4中景感綠視率的可視化地圖表現(xiàn)出了由內(nèi)向外“高-低-高”的波動(dòng)變化趨勢(shì),四環(huán)以內(nèi)、五環(huán)至六環(huán)之間的城市空間的綠色景感相對(duì)更為強(qiáng)烈,而四環(huán)至五環(huán)內(nèi)的景感綠視率整體偏弱,說(shuō)明研究區(qū)內(nèi)綠植視感具有明顯的空間異質(zhì)性,居民可獲得性和公平性在空間上差異較大。城市園林綠化部門可根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)增加低值聚集區(qū)域的垂直綠化,提升居民對(duì)公共空間的綠色獲得感。另外,還可以在閑置空地上增設(shè)小型綠地游憩空間,提升居民對(duì)綠色基礎(chǔ)設(shè)施的通達(dá)性。一些研究證明了城市綠植對(duì)于公眾健康和生活質(zhì)量提升具有積極作用[28],甚至?xí)@著地影響到居民情緒,因此加強(qiáng)對(duì)綠植感受偏弱的局部城市區(qū)域、提升綠化資源的視覺(jué)感受可作為未來(lái)超大型都市存量規(guī)劃工作的側(cè)重點(diǎn)。

圖4展示了研究區(qū)內(nèi)景感天視率的空間分布,能夠明顯看出城市環(huán)路、高速路附近的天空開(kāi)敞感較高,而這些道路之間的區(qū)域帶給人的“包圍感”更為強(qiáng)烈。結(jié)合圖4可以理解這一現(xiàn)象,建筑更為稠密的地方由于視覺(jué)遮擋會(huì)減少行人對(duì)于天空的獲得感。一些國(guó)外的實(shí)證研究表明,城市居民長(zhǎng)時(shí)間處于建筑空間之內(nèi)會(huì)增加心里壓抑感,如果嚴(yán)重甚至?xí)鹁窬o張、焦慮等不良癥狀,顯著影響公眾身心健康,不利于社會(huì)和諧穩(wěn)定與城市的可持續(xù)發(fā)展,但提升綠色植被的視覺(jué)能見(jiàn)度可以顯著緩解這種現(xiàn)象[29-30]。已建成的建筑無(wú)法輕易進(jìn)行改變或拆遷,城市管理和規(guī)劃部門可通過(guò)增加行道樹(shù)、綠墻、空中花園或綠色屋頂?shù)染G色基礎(chǔ)設(shè)施[31],以景感設(shè)計(jì)為手段彌補(bǔ)綠色視感相對(duì)匱乏的城市空間[6],提升人居自然綠色空間的獲得感。

4 城市景感視率聚類分析

為了進(jìn)一步探究城市環(huán)境中視感的空間分布規(guī)律,本文以景感建筑視率、景感天視率以及景感綠視率作為3個(gè)主要特征變量展開(kāi)K-Means聚類分析,分類數(shù)量根據(jù)經(jīng)驗(yàn)及多輪實(shí)驗(yàn)后設(shè)置為3。聚類統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,該算法的輪廓系數(shù)為0.52(聚類效果的測(cè)度,值域在-1至1之間,值越高說(shuō)明聚類效果越高),說(shuō)明了計(jì)算結(jié)果能夠滿足分析要求。最后,根據(jù)數(shù)據(jù)求出聚類中心分別為[0.123, 0.105, 0.430]、[0.141, 0.311, 0.159]和[0.318, 0.116, 0.174],特征矢量中的元素順序?qū)?yīng)為L(zhǎng)BVF、LSVF和LGVF。

本文以平行坐標(biāo)軸圖的形式展示3類景感視率的特征值分布,每一條折線對(duì)應(yīng)一組記錄,如圖5所示。結(jié)合聚類中心以及特征值的數(shù)據(jù)分布,可以發(fā)現(xiàn)景感特征值聚類出3種不同風(fēng)格的城市視感類型：第1類的LGVF值明顯高于LBVF和LSVF；第2類的LSVF值顯著高于其它特征；第3類則是LBVF顯著高于其它特征。這3種類型在特征表現(xiàn)上出現(xiàn)了較為明顯的分異。因此,本文根據(jù)3個(gè)景感視率的聚類特征并結(jié)合景感視率的物理意義,將以上3類分別定義為：綠色景感空間、藍(lán)色景感空間和灰色景感空間(依次簡(jiǎn)稱為綠色、藍(lán)色和灰色空間),并按照分類結(jié)果進(jìn)行可視化,結(jié)果如圖5所示。

圖5 K-Means聚類分析結(jié)果Fig.5 The K-Means clustering analysis results

結(jié)果表明,北京市的灰色空間主要落位于東城和西城區(qū),且在西單與東單附近出現(xiàn)明顯的空間聚集,此類城市環(huán)境中建筑“閉合感”比較強(qiáng)烈、天空和綠色占比少,屬于典型的人工要素(例如歷史文化建筑和金融街建筑等)占主導(dǎo)而自然要素視感相對(duì)較弱的城市環(huán)境。

聚類后的景感地圖(圖5(b))顯示藍(lán)色空間主要落位于北京六環(huán)的外部空間、環(huán)城高速以及城市快速路上,這是由物理空間比較開(kāi)闊、兩側(cè)建筑較少導(dǎo)致。通過(guò)查看街景影像,發(fā)現(xiàn)許多路段處于高架之上,除了路面行車、兩側(cè)護(hù)欄和一些道路標(biāo)牌之外的視覺(jué)要素種類較少,視覺(jué)空間開(kāi)敞度較高,因此天空視覺(jué)要素為此類城市環(huán)境的主導(dǎo)景感意象。

北京市的綠色空間主要集中于城市中心(三環(huán)路以內(nèi)的部分),但北部明顯要高于南部。三環(huán)以外的綠色空間主要呈向外延展?fàn)罘植?西側(cè)石景山附近、海淀區(qū)清河西北側(cè)區(qū)域、望京東北側(cè)區(qū)域,以及亦莊橋東南側(cè)存在非常明顯的綠色空間聚集區(qū),在這些區(qū)域中綠色植被的可獲得性明顯強(qiáng)于其他地區(qū),公共空間中的綠色景觀相對(duì)豐富。雖然許多管理者熱衷于采取大建公園和綠地的方式來(lái)提升城市綠化覆蓋和人均綠地等指標(biāo),但本文結(jié)果顯示,即使是在北京城區(qū)內(nèi)綠地整體覆蓋水平已經(jīng)達(dá)到并高于規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)的條件下,公眾視覺(jué)層面感知仍表現(xiàn)出“缺綠”現(xiàn)象,甚至這種現(xiàn)象在二環(huán)路以內(nèi)表現(xiàn)得非常顯著,不利于城市視域環(huán)境的健康可持續(xù)發(fā)展。因此,在未來(lái)的城市更新項(xiàng)目中可以關(guān)注灰色空間內(nèi)垂直綠化的景感生態(tài)營(yíng)造,參考景感視率的解析結(jié)果,合理布置諸如綠色屋頂、綠色圍欄、生態(tài)綠墻和綠道等公共綠色基礎(chǔ)設(shè)施[32],使灰色空間逐漸向綠色空間轉(zhuǎn)化,降低高密度建筑群對(duì)行人的心理脅迫,提升城市環(huán)境的自然感、親和力和生命力,維護(hù)城市物理環(huán)境與生態(tài)空間的和諧共存。

綜上,本文基于街景影像和景感生態(tài)視角進(jìn)行了“大尺度-細(xì)粒度”的視覺(jué)感知測(cè)度,結(jié)合數(shù)據(jù)可視化結(jié)果能夠?yàn)橐?guī)劃師和管理人員提供景感生態(tài)規(guī)劃方面的建議。未來(lái)研究可以通過(guò)耦合其他公共健康數(shù)據(jù)、或公眾打分?jǐn)?shù)據(jù)展開(kāi)數(shù)學(xué)建模分析,進(jìn)而挖掘不同城市景感視率對(duì)公民健康(如安全感、幸福感等心理感知測(cè)度)的影響,為營(yíng)造安全、健康的城市環(huán)境提供景感生態(tài)規(guī)劃方面的改善意見(jiàn),并將景感視率這一量化指標(biāo)與具體的景感營(yíng)造過(guò)程聯(lián)系起來(lái),更好地為景感生態(tài)規(guī)劃服務(wù),最終提升城市環(huán)境的智能感知、決策支持和視域環(huán)境管理水平。

5 結(jié)論

本文基于景感生態(tài)學(xué)并引入了結(jié)合海量街景影像和深度學(xué)習(xí)的定量分析技術(shù),解讀了北京市六環(huán)范圍內(nèi)主要的視感要素的空間分布現(xiàn)狀。結(jié)果發(fā)現(xiàn)北京市四環(huán)以內(nèi)灰色空間聚集程度較高,而綠植視感相對(duì)匱乏,政府可以加強(qiáng)對(duì)景感地圖中的灰色空間管理,增加綠植方面的景感營(yíng)造,提升公眾對(duì)綠化環(huán)境的可獲得感,將大尺度的綠地斑塊與人本尺度的景感視率有機(jī)結(jié)合,提升綠色環(huán)境對(duì)居民身心健康的積極作用。

本研究為城市環(huán)境評(píng)價(jià)提供了新的自動(dòng)化解決方案,并依托于景感生態(tài)學(xué)基本思想對(duì)人本尺度的視覺(jué)感知展開(kāi)了重點(diǎn)探索,得益于街景迷碼數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)以及景感生態(tài)學(xué)理論的支持,能夠保證“大尺度-細(xì)粒度”的量化分析結(jié)果。在理論和方法層面為未來(lái)的景感生態(tài)規(guī)劃提供輔助工具,為生態(tài)規(guī)劃人員和管理者提供了“自下而上”的把控人本感知狀況的分析思路,旨在提升城市視域環(huán)境的智能管控和優(yōu)化。