成果速递 | 基于街景图像和机器学习测量城市绿色空间暴露

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本推文来源： 场立方工作组 论文题目：绿色空间暴露度的新基于街景图像和机器学习测量城市绿色空间暴露 导读 本期为大家推荐的内容为论文 《Measuring Urban Green Space Exposure Based on Street ViewImages and Machine Learning》     （基于街景图像和机器学习测量城市绿色空间暴露） ， 发表在  Forests  期刊上，为了便于大家学习交流故将其核心内容推送在此平台。 本篇文章的研究背景是城市绿地暴露度的测量和评估。随着城市化的快速发展，城市绿地对于提高城市质量和居民福祉至关重要。然而，传统的绿地评估方法存在一些局限性。因此，本研究利用机器学习和街景图像构建了一种新颖的人本主义框架，用于评估城市绿地的暴露度。该框架综合考虑了绿地的可用性、可达性和吸引力等方面，通过开源街景大数据支持，具有较强的可扩展性和可操作性。本研 ………………………………