【Landsc Urban Plan】使用Google街景和深度学习分析社区街道的绿色视图指数对步行时间的影响

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【Landscape and Urban Planning】 使用Google街景和深度学习分析社区街道的绿色视图指数对步行时间的影响 01 摘要     以前的研究报告表明绿色植物是步行活动的一个重要因素，绿色植物以多种形式存在，包括树木、花园、绿化墙壁等。然而，传统的城市绿化测量方法涉及各种形式的绿化覆盖面的限制，并且不能反映行人的实际暴露程度。因此，本研究使用韩国首尔 2350 名居民的步行行为调查数据，检查了不同收入群体的街道绿化景观指数 （GVI） 及其与步行活动的关联。本研究利用谷歌街景 （GSV） 和深度学习通过语义分割计算 GVI，从行人的视觉角度引用绿化。对传统绿化变量与 GVI 进行相关性分析以检查差异，并应用多元回归模型来确定步行时间与绿化变量之间的关系。本研究的结果表明，常规绿化变量和 GVI 在特定绿化形式和视角方面存在差异。 ………………………………