一種基于網(wǎng)絡(luò)圖片的建成環(huán)境景觀特征識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種建成環(huán)境景觀特征識別方法，尤其是一種基于網(wǎng)絡(luò)圖片的建成環(huán) 境景觀特征識別方法，屬于城市規(guī)劃領(lǐng)域中的城市景觀研宄領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 辨識城市環(huán)境的景觀特征是城鄉(xiāng)規(guī)劃與設(shè)計的前提和基礎(chǔ)，而民眾的拍攝行為為 識別簡稱環(huán)境的景觀特征提供了大量素材。攝影圖片進(jìn)行旅游地視覺研宄一直是學(xué)者關(guān)注 的熱點。
[0003] 現(xiàn)階段，有不少學(xué)者通過媒介表達(dá)研宄城市或者街區(qū)的視覺意向，如劉敬憑借電 影的畫面來研宄多個城市的空間意象，如趙渺希利用谷歌圖片進(jìn)行主因子分析，刻畫了廣 東21個城市的景觀風(fēng)貌。但目前國內(nèi)尚無利用網(wǎng)絡(luò)圖片進(jìn)行建成環(huán)境景觀辨識的相關(guān)研 宄。
[0004] 楊俊宴、史宜在申請?zhí)枮?01310097613. 7的發(fā)明專利申請中公開了一種城市天 際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，但是并沒有對圖像的內(nèi)容和拍攝行為信 息進(jìn)行解讀。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供了一種基于網(wǎng)絡(luò)圖片的建成 環(huán)境景觀特征識別方法，該方法可以對城市建成環(huán)境景觀進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)視覺形象分析，具有可 復(fù)制性和可操作性，并利用網(wǎng)絡(luò)圖片的拍攝者視覺分析和拍攝行為的還原分析，具有時效 性和客觀性。
[0006] 本發(fā)明的目的可以通過采取如下技術(shù)方案達(dá)到：
[0007] -種基于網(wǎng)絡(luò)圖片的建成環(huán)境景觀特征識別方法，包括以下步驟：
[0008] S1、利用百度圖片搜索引擎獲取目標(biāo)環(huán)境和類似建成環(huán)境的攝影圖片庫；
[0009] S2、針對目標(biāo)環(huán)境，使用AutoCAD記錄攝影拍攝行為中的拍攝站立點、拍攝視覺中 心點和拍攝視線進(jìn)行記錄；
[0010] S3、針對目標(biāo)環(huán)境，將拍攝站立點、拍攝視覺中心點和拍攝視線導(dǎo)入ArcGIS的分 析平臺，利用ArcGIS軟件分析景觀地網(wǎng)絡(luò)圖片視覺敏感區(qū)并對敏感度分析；
[0011] S4、利用目標(biāo)環(huán)境和類似建成環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片庫，記錄兩者網(wǎng)絡(luò)攝影圖片要素 屬性，利用SPSS軟件的獨立樣本T檢驗篩選出目標(biāo)環(huán)境視覺特色要素；
[0012] S5、針對目標(biāo)環(huán)境和類似建成環(huán)境，綜合以上視覺信息分布情況，建立特征要素屬 性表，將行定義為特征要素，將列定義為拍攝站立點、視覺中心點、拍攝視線區(qū)域，進(jìn)行要素 重要性的判別，指導(dǎo)目標(biāo)環(huán)境的景觀格局優(yōu)化。
[0013] 作為一種實施方案，步驟S1中，所述利用百度圖片搜索引擎獲取目標(biāo)環(huán)境和類似 建成環(huán)境的攝影圖片庫，具體包括：
[0014] S11、利用百度圖片查詢目標(biāo)環(huán)境名稱，并按順序下載所有圖片搜索結(jié)果，將圖片 搜索結(jié)果中與目標(biāo)環(huán)境無關(guān)的圖片刪除，選取圖片搜索結(jié)果中前1200張圖片，作為目標(biāo)環(huán) 境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片庫；
[0015] S12、利用百度圖片分別查詢?nèi)舾深愃平ǔ森h(huán)境名稱，并分別按順序下載所有圖片 搜索結(jié)果，將圖片搜索結(jié)果中與各類似建成環(huán)境無關(guān)的圖片刪除，分別選取各個圖片搜索 結(jié)果中前200張圖片，共1200張圖片作為類似建成環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片庫。
[0016] 作為一種實施方案，步驟S2中，所述使用AutoCAD記錄攝影拍攝行為中的拍攝站 立點、拍攝視覺中心點和拍攝視線進(jìn)行記錄，具體包括：
[0017] S21、將目標(biāo)環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片庫按照拍攝的地理位置分類；
[0018] S22、在目標(biāo)環(huán)境現(xiàn)場觀察，對照目標(biāo)環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片庫中的每一張圖片，以目 標(biāo)環(huán)境平面圖作為工作底圖，將每一張圖片的對角線交點拍攝位置作為視覺中心點，通過 現(xiàn)場還原的方式，在CAD平面圖中分別將拍攝站立點、視覺中心點和拍攝視線畫在CAD工作 底圖上。
[0019] 作為一種實施方案，步驟S3中，針對目標(biāo)環(huán)境，將拍攝站立點、拍攝視覺中心點和 拍攝視線導(dǎo)入ArcGIS的分析平臺，利用ArcGIS軟件分析景觀地網(wǎng)絡(luò)圖片視覺敏感區(qū)并對 敏感度分析，具體包括：
[0020] S31、將拍攝站立點、視覺中心點和拍攝視線的CAD數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入ArcGIS軟件中進(jìn) 行GIS空間落位與坐標(biāo)糾偏；
[0021] S32、打開ArcGIS軟件中的ArcToolbox，利用Spatial Analyze工具對拍攝站立點 和視覺中心點進(jìn)行點密度分析操作，對拍攝視線進(jìn)行線密度分析操作，分別得到目標(biāo)環(huán)境 拍攝站立點密度值、視覺中心點密度值和拍攝視線密度值；
[0022] S33、利用INT工具使目標(biāo)環(huán)境拍攝站立點密度值、視覺中心點密度值和拍攝視線 密度值變?yōu)檎螖?shù)據(jù)，得到整型拍攝站立點密度分布、整型視覺中心點密度分布和整型拍 攝視線線密度分布；
[0023] S34、利用ArcGIS軟件計算拍攝站立點敏感度、拍攝視覺中心點敏感度和拍攝視 線敏感度；
[0024] S35、利用ArcGIS軟件對拍攝站立點敏感度、拍攝視覺中心點敏感度和拍攝視線 敏感度由高到低分為三個級別的視覺敏感度。
[0025] 作為一種實施方案，步驟S34中，所述拍攝站立點敏感度、拍攝視覺中心點敏感度 和拍攝視線敏感度的計算，具體為：
[0026] 1)利用處理過的整型拍攝站立點密度值，ArcGIS屬性表中新建字段，計算點密度 平均值，點密度平均值石的計算公式為：
[0028] 其中，n為柵格點的總數(shù)，匕為柵格點數(shù)值；
[0029] 2)將點密度值的計算結(jié)果導(dǎo)出到Excel，在Excel中計算標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)差的計算公 式為：
[0031] 其中，Mi為標(biāo)準(zhǔn)差，n為柵格點的總數(shù)，b 柵格點數(shù)值，5為點密度平均值；
[0032] 3)利用密度分析與柵格圖層疊加分析技術(shù)，進(jìn)行拍攝站立點敏感性分析，對于某 一點的敏感度分析計算公式為：
[0034] 其中，&為某點的敏感度，Mi為拍攝視線密度標(biāo)準(zhǔn)差，bi為柵格點數(shù)值，石為拍攝 視線密度平均值；
[0035] 4)新建矢量格式數(shù)據(jù)，新建字段，將點平均密度值賦予到屬性表當(dāng)中；
[0036] 5)利用根據(jù)字段值將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)工具，將上述矢量數(shù)據(jù)分別轉(zhuǎn)為柵 格數(shù)據(jù)，得到代表點平均密度值柵格圖層；
[0037] 6)根據(jù)敏感度計算公式，利用ArcGIS中MapAlgebra工具進(jìn)行地圖疊加計算，得 到拍攝站立點敏感度分布圖；
[0038] 7)重復(fù)上述步驟1)至步驟6)的方法，得到拍攝視覺中心點敏感度分布圖和拍攝 視線敏感度分布圖。
[0039] 作為一種實施方案，步驟S4中，所述利用目標(biāo)環(huán)境和類似建成環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片 庫，記錄兩者網(wǎng)絡(luò)攝影圖片要素屬性，具體包括：
[0040]S41、根據(jù)目標(biāo)環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片庫和類似建成環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片庫，將所有圖片 中的視覺要素記錄在Excel表格中；
[0041]S42、對每張網(wǎng)絡(luò)圖片依次編號，將視覺要素作為每張編號圖片的備選要素屬性， 若圖片中出現(xiàn)某要素則記錄為1，否則為0 ;
[0042]S43、添加圖片歸屬屬性，目標(biāo)環(huán)境圖片記錄為1和類似建成環(huán)境圖片記錄為2,結(jié) 果保存為目標(biāo)環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片要素屬性表和類似建成環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片要素屬性表。
[0043] 作為一種實施方案，步驟S4中，所述用SPSS軟件的獨立樣本T檢驗篩選出目標(biāo)環(huán) 境視覺特色要素，具體包括：
[0044]S44、根據(jù)目標(biāo)環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片要素屬性表和類似建成環(huán)境網(wǎng)絡(luò)攝影圖片要素 屬性表，利用SPSS軟件對目標(biāo)環(huán)境和類似建成環(huán)境視覺要素進(jìn)行獨立樣本T檢驗分析，獨 立樣本T檢驗的公式為：
[0046]其中，tk為T檢驗統(tǒng)計量，和^分別為目標(biāo)環(huán)境和類似建成環(huán)境中編號為 k的攝影圖片要素屬性值，ni,k和n2,k分別為目標(biāo)環(huán)境和類似建成環(huán)境中編號為k的攝影圖 片樣本數(shù)量，Sl,k和S2,k分別為目標(biāo)環(huán)境和類似建成環(huán)境中編號為k的攝影圖片要素屬性值 的樣本方差；
[0047] S45、T檢驗統(tǒng)計量tk即為各要素顯著性指標(biāo)，若某元素tk值大于0. 1，則舍去該元 素，若某元素tk值不大于0. 1，則保留該元素作目標(biāo)環(huán)境視覺特色要素并對應(yīng)記錄其t k值， 將