廖偉圣，李 浩，夏澤龍

（1.河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 211100）

街景圖像是一種新型的網(wǎng)絡(luò)開放數(shù)據(jù)源，從人的視角記錄了城市街道層級(jí)的剖面景象[1]，具有語義信息豐富、覆蓋面廣、采集方便、成本低等特點(diǎn)，已在城市景觀量化、城市環(huán)境評(píng)價(jià)、城市建筑規(guī)劃[2-3]等方面得到廣泛應(yīng)用。同時(shí)，街景圖像沿著城市路網(wǎng)分布，蘊(yùn)含了與城市街道環(huán)境密切相關(guān)的各類語義信息，因此非常適合對(duì)街道、社區(qū)或整個(gè)城市的環(huán)境要素進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)。

騎行是一種便捷的交通方式，也是一種時(shí)尚的戶外休閑活動(dòng)。根據(jù)出行意愿的不同，可分為通勤騎行（以出行為目的）和休閑騎行（以休閑為目的）兩類。本文關(guān)注騎行者對(duì)休閑旅游的需求，主要分析騎行者在游覽過程中對(duì)騎行路線的選擇偏好。隨著GPS定位技術(shù)的迅速普及和共享單車的廣泛使用，利用騎行軌跡數(shù)據(jù)探討用戶出行行為的研究越來越多，如呂雄鷹[4]等基于摩拜單車數(shù)據(jù)分析了上海市共享單車的騎行需求以及時(shí)空分布特征，并識(shí)別出了騎行交通熱點(diǎn)、交通走廊和停放供需矛盾區(qū)域，為引導(dǎo)城市實(shí)現(xiàn)低碳綠色可持續(xù)發(fā)展提供了規(guī)劃思路。然而，目前對(duì)于騎行軌跡的研究主要關(guān)注用戶的出行時(shí)空特征，而對(duì)騎行路線視覺偏好的研究相對(duì)較少。鑒于此，本文以城市騎行軌跡數(shù)據(jù)和街景圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，旨在從街景視角對(duì)南京市騎行熱點(diǎn)路段的視覺環(huán)境進(jìn)行精細(xì)化解讀，從而探討分析騎行者對(duì)沿路街道環(huán)境的視覺偏好。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

南京市是江蘇省省會(huì)，是長(zhǎng)江三角洲地區(qū)重要的中心城市。截至2019年，南京市的常住人口為850萬人，城鎮(zhèn)人口為707.2萬人，城鎮(zhèn)化率達(dá)到83.2%。作為國家首批歷史文化名城，南京市內(nèi)及其周邊擁有豐富的旅游資源。圍繞現(xiàn)有資源，南京市緊扣地方特色打造主題鮮明的旅游景區(qū)。本文選取南京市街景圖像的主要覆蓋區(qū)域作為研究區(qū)，包括中心城區(qū)的鼓樓區(qū)、建鄴區(qū)、玄武區(qū)、秦淮區(qū)、雨花臺(tái)以及近年來發(fā)展迅速的棲霞區(qū)、浦口區(qū)、江寧區(qū)，如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域位置

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用的數(shù)據(jù)包括騎行軌跡數(shù)據(jù)和街景圖像數(shù)據(jù)。騎行軌跡數(shù)據(jù)來源于兩步路戶外運(yùn)動(dòng)共享平臺(tái)（https://www.2bulu.com/）。該平臺(tái)可提供由用戶群體上傳的多種類型的休閑出行軌跡數(shù)據(jù)，如步行、自駕車、騎行等。本文利用Python爬蟲工具獲得南京市2017－2019年帶有地理位置信息的用戶騎行軌跡，每條軌跡數(shù)據(jù)記錄包含若干個(gè)行車軌跡點(diǎn)，軌跡點(diǎn)又包括線路ID、經(jīng)緯度坐標(biāo)、時(shí)間戳、瞬時(shí)速度、高程等字段信息。對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和整理工作，最終得到4 763條騎行路線和563.4萬個(gè)軌跡點(diǎn)。街景圖像數(shù)據(jù)來源于百度地圖平臺(tái)（https://map.baidu.com/）發(fā)布的城市道路街景數(shù)據(jù)。以50 m的平均間隔，沿街道路網(wǎng)分別從前后左右4個(gè)方向（水平視角對(duì)應(yīng)0°、90°、180°、270°）進(jìn)行街景圖像采集，最終實(shí)際采集到210 536張街景圖像。騎行GPS軌跡線的空間分布和街景圖像示意圖如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)源示意圖

2 研究方法

2.1 基于軌跡線的熱點(diǎn)路段探測(cè)

與基于通勤的騎行行為不同，戶外休閑騎行靈活隨意、不具規(guī)則性，更在意騎行過程中的沿途風(fēng)光，而非騎行目的地[5]。為了探測(cè)居民騎行活動(dòng)在城市路網(wǎng)中的空間分布規(guī)律，需要利用軌跡聚類方法挖掘騎行活動(dòng)頻繁的熱點(diǎn)路段。然而，基于離散點(diǎn)的點(diǎn)密度算法[6]或聚類算法[7]往往會(huì)割裂同一騎行行為軌跡點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性，難以準(zhǔn)確識(shí)別騎行者頻繁經(jīng)過的熱點(diǎn)路段，不適用于本文的研究?jī)?nèi)容。因此，本文提出了一種基于軌跡線的熱點(diǎn)路段探測(cè)方法。為了精細(xì)化探測(cè)騎行軌跡密集的路段，首先將城市路網(wǎng)按照固定間隔剖分為等距離的路段，并按照固定間隔對(duì)軌跡線進(jìn)行采樣，從而將每條軌跡線抽象為相互關(guān)聯(lián)的序列點(diǎn)集；然后將采樣點(diǎn)投影到距其最近的路段，統(tǒng)計(jì)各路段采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)，并將其設(shè)置為路段權(quán)重，如R1和R5分別投影了4個(gè)和5個(gè)點(diǎn)，則路段權(quán)重分別對(duì)應(yīng)為4和5。由圖3可知，R3路段的權(quán)重最大，軌跡線也最密集，說明該路段的騎行活動(dòng)最頻繁。

圖3 基于軌跡線的熱點(diǎn)路段探測(cè)方法

2.2 基于街景圖像的視覺環(huán)境量化

為了從街景圖像中獲取語義對(duì)象，本文采用Python構(gòu)建金字塔場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)（PSPNet），并結(jié)合麻省理工學(xué)院公開發(fā)布的場(chǎng)景解析數(shù)據(jù)集（ADE20K）進(jìn)行圖像分割。本文對(duì)ADE20K數(shù)據(jù)集中包含的150個(gè)類別進(jìn)行篩選，考慮到街道環(huán)境中的場(chǎng)景要素，重點(diǎn)關(guān)注道路、天空、建筑、樹木、車輛等類別。經(jīng)測(cè)試，基于Keras深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)的PSPNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在驗(yàn)證集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為0.79，且僅考慮本文重點(diǎn)關(guān)注的場(chǎng)景要素時(shí)，準(zhǔn)確率可達(dá)0.92。

為了定量描述場(chǎng)景，本文構(gòu)建了一個(gè)六維的場(chǎng)景表達(dá)向量V[8]，每個(gè)維度對(duì)應(yīng)視場(chǎng)中特定場(chǎng)景要素的覆蓋比，以此刻畫街景采樣點(diǎn)所在位置可見的空間區(qū)域的局部視覺環(huán)境。場(chǎng)景表達(dá)向量由視覺要素組成，既能揭示單一街道場(chǎng)景要素的多樣性及其內(nèi)部差異，又能發(fā)掘街道場(chǎng)景之間的共性與特性。

式中，tree_rate、sky_rate、building_rate、road_rate、car_rate、other_rate分別為樹木、天空、建筑、道路、車輛、其他等要素在場(chǎng)景的平均比例。

街景圖像語義分割流程如圖4所示，包括輸入街景圖像、PSPNet模型解析、輸出語義分割結(jié)果和統(tǒng)計(jì)各要素占比等步驟。

圖4 街景圖像語義分割流程圖

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 騎行熱點(diǎn)路段的空間分布特征

權(quán)重排序前10%的熱點(diǎn)路段的空間分布如圖5所示，可以看出，南京市騎行熱點(diǎn)路段呈中心聚集、外圍分散的特點(diǎn)，即主城區(qū)中心熱點(diǎn)道路分布集中，主城區(qū)外圍熱點(diǎn)路段分布較零散。為方便進(jìn)一步探測(cè)熱點(diǎn)路段的具體位置，根據(jù)聚集形態(tài)，本文將上述熱點(diǎn)路段劃分為11個(gè)熱點(diǎn)區(qū)域。

圖5 騎行熱點(diǎn)路段探測(cè)結(jié)果

熱點(diǎn)區(qū)域3、4、5、6位于南京市主城區(qū)核心位置，包括的熱點(diǎn)路段為漢中門大街—北圩路、中山南路—丹鳳街、秦虹路—文安街和中山東路—解放路。該區(qū)域鄰近南京市規(guī)模最大的商業(yè)中心—新街口，周邊集中了較多的購物、餐飲、娛樂、休閑設(shè)施，由此可見商業(yè)區(qū)對(duì)居民騎行行為具有較大的吸引力。熱點(diǎn)區(qū)域8和9位于玄武湖附近，玄武湖的環(huán)湖路一直是騎行者公認(rèn)的黃金線路，也是首選的市內(nèi)旅游觀光地。熱點(diǎn)區(qū)域10周邊存在眾多休閑文化場(chǎng)所，且靠近萬達(dá)廣場(chǎng)、奧特萊斯等商業(yè)綜合體，優(yōu)美的綠化環(huán)境和完善的商業(yè)設(shè)施使得更多居民選擇騎行方式開展休閑、游覽活動(dòng)。熱點(diǎn)區(qū)域11地處國家5A級(jí)風(fēng)景區(qū)—中山陵內(nèi)，景區(qū)內(nèi)的紫金山綠道沿線植被茂盛、景點(diǎn)眾多，騎行者可欣賞途徑的風(fēng)景，是一種運(yùn)動(dòng)與觀光相結(jié)合的出游方式。熱點(diǎn)區(qū)域1中的新河街—新亭街位于河西城市生態(tài)公園，分布在秦淮新河沿岸。該區(qū)域自然景觀豐富，是城市與生態(tài)環(huán)境和諧共處的規(guī)劃實(shí)踐案例。熱點(diǎn)區(qū)域2中的九鄉(xiāng)河?xùn)|路—元化路位于仙林大學(xué)城，周邊高等院校云集，同時(shí)分布有大量的科教文衛(wèi)機(jī)構(gòu)，該處騎行活動(dòng)參與者以在校大學(xué)生居多。

3.2 騎行熱點(diǎn)路段視覺環(huán)境量化分析

南京市騎行熱點(diǎn)路段的視覺要素占比情況如表1所示，可以看出，天空占比最大的熱點(diǎn)路段是新河街—新亭街，位于城市邊緣地帶，其環(huán)境中自然要素占比較突出；相較于其他路段，陵園路—博愛西路的綠化最好，樹木占比高達(dá)73.6%，綠色清新的環(huán)境給人舒適的視覺感受；中山南路—丹鳳街地處新街口商業(yè)中心區(qū)，是建筑和車輛占比最大的熱點(diǎn)路段，街道兩側(cè)或街角路口分布著密集的高層建筑，聚集了大量商業(yè)和生活服務(wù)設(shè)施，道路嚴(yán)重?fù)矶?；九鄉(xiāng)河?xùn)|路—元化路位于城郊，是道路占比最大的路段，作為仙林大學(xué)城中的主干道，車流量小、道路寬敞，周邊地形平坦，適宜開展休閑體育活動(dòng)；總體而言，各要素在熱點(diǎn)路段視覺環(huán)境中的占比情況與南京市當(dāng)前城市環(huán)境現(xiàn)狀基本一致，即主城區(qū)和郊區(qū)的街道綠化水平存在一定差異，郊區(qū)街道更寬敞且具有開闊的視野，主城區(qū)街道兩側(cè)建筑更密集且車流量較大。

然而，單一視覺要素的比較分析無法揭示騎行者對(duì)不同路段的總體視覺感受。為了進(jìn)一步探究不同熱點(diǎn)路段視覺場(chǎng)景的差異性，本文根據(jù)每條路段中所有要素的占比分布關(guān)系推測(cè)其場(chǎng)景類型，采用場(chǎng)景表達(dá)向量量化熱點(diǎn)路段的視覺環(huán)境特征，并繪制不同熱點(diǎn)路段中各視覺要素的占比分布圖（圖6），可以看出，部分熱點(diǎn)路段的視覺環(huán)境要素占比具有一定的相似性?；诖耍疚膶⑸鲜雎范蝿澐譃椴煌膱?chǎng)景類型，若視覺環(huán)境中建筑和其他要素的占比突出，且樹木占比遠(yuǎn)大于天空占比，則可將該熱點(diǎn)路段定義為市區(qū)林蔭道類型，建筑密集說明該路段處于城市中的繁華街區(qū)，其他要素較多說明其局部環(huán)境復(fù)雜，常規(guī)的5類要素不足以較完整的描述整個(gè)環(huán)境，樹木占比遠(yuǎn)大于天空占比說明其很可能形成林蔭空間；若建筑和其他要素占主導(dǎo)，且樹木與天空占比差異較小，則將該路段定義為市區(qū)主干道類型；若道路、樹木和天空占比較多，且建筑占比較小，則可將該路段定義為郊區(qū)主干道類型；若樹木、天空以及其他要素占比高，且建筑較少、道路狹窄，說明該處以自然景觀為主，可將其定義為郊區(qū)小路類型；若建筑和其他要素占比突出，且綠化水平低、車輛占比遠(yuǎn)大于其他類型道路，說明該處可能位于城市中心商務(wù)區(qū)，可將其定義為商業(yè)街區(qū)類型；若樹木占比最高，且天空、建筑、道路、車輛占比都非常小，說明該處可能位于較為偏僻的森林覆蓋區(qū)域，可將其定義為景區(qū)林蔭道類型。

表1 不同熱點(diǎn)路段的視覺要素占比

圖6 各聚集區(qū)域內(nèi)熱點(diǎn)路段各要素占比分布及其所屬類別

為了驗(yàn)證上訴分類的合理性以及更直觀地對(duì)比不同類型熱點(diǎn)路段場(chǎng)景的視覺感官差異，本文借助路段實(shí)景圖像對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行說明。由圖7可知，漢中門大街—北圩路、秦虹路—文安街、中山北路—薩家灣和中山東路—解放路等市區(qū)林蔭道類型的熱點(diǎn)路段，道路遮蔭率高、道路兩邊樹木高大挺拔，具有較高的觀賞價(jià)值；上元大街—金箔路和中央路—黑龍江路作為市區(qū)主干道類型，雖然二者都有林蔭道路，但未能形成大面積的綠蔭；新河街—新亭街屬于郊區(qū)小路類型，在視覺環(huán)境感知中天空開闊、道路兩側(cè)綠化好，為騎行活動(dòng)提供了良好的場(chǎng)所環(huán)境；屬于郊區(qū)主干道的九鄉(xiāng)河?xùn)|路—元化路和龍?bào)绰贰卑查T街，與新河街—新亭街有諸多相似，但卻具有更加寬敞的道路，是城郊出行的主干道路；中山南路—丹鳳街貫穿商業(yè)街區(qū)，周邊高樓林立、車水馬龍，樹木稀少且矮小，視覺環(huán)境中的城市景觀特征明顯；陵園路—博愛西路位于中山陵風(fēng)景區(qū)內(nèi)，屬于景區(qū)林蔭道類型，其視覺環(huán)境中自然要素極其突出，是騎行者尋幽覓靜的好去處。

圖7 各熱點(diǎn)街道真實(shí)視覺環(huán)境與所屬類型

4 結(jié) 語

1）基于休閑騎行軌跡數(shù)據(jù)挖掘了騎行者頻繁經(jīng)過的熱點(diǎn)路段，并結(jié)合城市空間結(jié)構(gòu)分析和理解了騎行者對(duì)騎行路線的選擇偏好。

2）利用街景圖像信息量化熱點(diǎn)路段街道環(huán)境的視覺要素，通過構(gòu)建場(chǎng)景表達(dá)向量進(jìn)一步分析了不同街道的視覺環(huán)境特征；并根據(jù)場(chǎng)景環(huán)境的相似性將南京市騎行熱點(diǎn)路段細(xì)分為市區(qū)林蔭道、市區(qū)主干道、郊區(qū)主干道、郊區(qū)小路、商業(yè)街區(qū)、景區(qū)林蔭道6類。

3）融合騎行軌跡數(shù)據(jù)和街景圖像數(shù)據(jù)，對(duì)人類行為活動(dòng)的環(huán)境特征進(jìn)行了多角度、精細(xì)化的研究，既為騎行環(huán)境研究提供了新的思路和方法，又為后續(xù)休閑騎行空間設(shè)計(jì)和優(yōu)化工作的開展提供了輔助決策支持。