人本尺度的街道空間品質測度——結合街景數(shù)據(jù)和新分析技術的大規(guī)模、高精度評價框架
作者：葉宇; 張昭希; 張嘯虎; 曾偉 同濟大學建筑與城市規(guī)劃學院; 清華大學建筑學院; 新加坡-麻省理工聯(lián)合研究中心; 中科院深圳先進技術研究院
摘要：本研究針對城市微更新的實際需求,結合街景數(shù)據(jù)和新分析技術提出了面向人本尺度的街道空間品質測度操作框架。研究以上海楊浦區(qū)和虹口區(qū)為案例,基于街景圖像數(shù)據(jù),運用機器學習算法對街道空間要素進行提取,進而使用神經網(wǎng)絡算法訓練評價模型,構建大規(guī)模且精細度高的街道場所品質測度。與此同時,通過疊加sDNA的空間網(wǎng)絡可達性分析結果,建立以“品質評價”與“可達性分析”為維度的評價矩陣,找出分析區(qū)域中“具有更新潛力的街道”,為城市微更新提供精細化技術支持。
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