街景圖示語境下街道綠視率研究

王諾君　李昊宣　趙順利

摘 要：我國城市綠化水平衡量指標正從以傳統綠化指標評估城市綠化二維情況轉換為用綠視率作為新型的三維空間綠化效果評估。本文通過對天津五大道主要道路的空間綠化研究，在街景圖示語境下研究主要街區的綠視率，從五大道四條主要街區空間格局、不同用地類型綠視率差異性以及植物配景對綠視率的影響等評估該片區的三維空間綠化。

關鍵詞：五大道歷史街區;綠視率;三維空間;街景圖片

1 綠視率研究方法

1.1?綠視率的定義及計量方法

1.1.1?綠視率定義：

在人眼高度中所看到的綠色所占比例，包括屋檐下的花卉、墻體綠化、草坪、遠處的群山和水體等，是立體的綠量計量指標[1]。

1.1.2?采用的綠視率計量方法

城市綠視率測算主要技術評估方式為：

通過人視角拍攝真實街景圖片，對街景圖片進行識別和語義分割，即輸入圖像數據，利用解碼器綜合環境、周邊要素和圖形本身特征，實現圖片要素智能分割（圖1），再利用PYTHON輸出綠化占比[2]。

1.1.3?綠視率計算與數據統計

綠視率的精確計算公式[3]如下：

綠視率=綠視面積（S）街道長度（W）×建筑平均高度×100%

此外，也可以用估算綠視率方法快速判斷某個街區綠視率的高低，公式[3]如下：

綠視率=綠視面積視野面積×100%

2 綠視率滿意度評價及其影響因素

人行道的綠視率更側重人在街道行走時的可步性和體驗感受，它的測定更能直接準確地反應人對街道綠化空間的真實感受。因此，做采訪調查和問卷調查時，我們更側重行人在人行道上的綠視率體驗測定。

2.1?綠視率與滿意度評價

在調研市民街道綠量感知度時，四種類型街道步行空間共選取8張不同觀測點的照片用于街道綠視率滿意度的問卷調查，采訪天津市五大道街區市民對街道的綠量感知度偏好分析。

整理后，照片3號和7號（圖2-1、圖2-2）得分最高，1號和8號（圖2-3、圖2-4）得分最低。通過比較后得出，得分高（綠視率高）的街道比得分低即綠視率低的街道更受公眾喜歡;且當街道步行空間環境中的綠視率基本一致時，具有豐富色彩、層次、空間且具有線性曲折、有起伏性的街道步行空間的滿意度評價都相對較高。

2.2?綠視率影響因素

通過閱讀各類期刊（圖3），可得雖然不同地區綠視率的影響因素較多，但主要為用地類型、街道本身因子及植物配置。后定針對這三點影響因子，以五大道歷史街區用地進一步探索影響綠視率的因素。

3 五大道街區的綠視率分析

3.1?數據處理

3.1.1?數據獲取

3.1.2?基于街景圖片的街道綠化自動化評估方法

與傳統的人工操作的計算方法相比，街道綠化自動化評估方法可大大縮短計算時間及減少誤差。基于以HSL色彩空間模型為基礎的全自動化的計算方法，快速測算圖像綠視率[4]。

判別獲取的街景圖像庫中圖片，將其像素顏色轉化為H、S、L三個分量。當滿足三個識別條件即可認為此HSL模型為綠色像素點[4]。

基于自動化綠視率算法，選取街景圖片位置點大于3，且綠視率大于0.25的綠色舒適型街道作為主要研究數據來源，以避免由于位置點較少及綠化不均而造成的誤差。基于以上論述，在五大道歷史街區將重慶道、馬場道、睦南道、成都道作為調研對象。

3.1.3?研究方法圖解

3.2?五大道街區綠視率空間分析

3.2.1?不同用地性質綠視率比較

不同街道綠化要求根據用地性質而存在差異。例如商業型公共用地為了避免遮擋沿街商業的視線，應營造通透舒朗的綠化景觀，植物的冠幅應較小，株距較寬;?而以居住功能為主的街道為了阻擋車行道上的噪音、尾氣，營造相對私密、安靜的居住空間，應選用大喬木形成連續的林蔭樹列。所以一般居住街區的綠視率較高，而商業街道的綠視率較低[5]。

3.2.2五大道道路寬度與綠視率的關系評價

隨著城市街道的路幅寬度呈現出逐漸加大的趨勢，與街道斷面形式對綠視率的影響相同，行人對街道綠量的感知程度受人眼視域限制。當人們在街道中行進時，視線通常向前，視野會被天空和路面占去更大的部分而很少能夠關注到街道兩側的綠化，較寬的路幅只會使綠量更加遠離街道，從而使人在有限的視野范圍內獲得較少的綠量。因此可以初步判斷出綠視率值隨著街道路幅寬度的增加而降低。

4 結語

本文以天津市五大道歷史街區為例，基于街景照片和Photoshop等工具定量計算出綠視率指標，分析并驗證關于綠視率的影響因素。城市不同用地類型的綠視率相差較大，要注意在高密度建筑的城市用地中，“見縫插綠”地增加綠化，拓展立體綠化范圍。

希望通過調研分析，可以系統全面地改善城市三維空間街道綠化提供理論實踐依據，更好的帶動城市活力促進社會健康和諧發展。

[參考文獻]

[1]京都市.京都市緑の基本計畫[EB/OL].http：//www.city.kyoto.lg.jp/kensetu/page/0000077122.html，[2018-05-03].

[2]曾祥平，陳亞萍.基于街景圖片語義分割的郴州道路綠視率研究[J].城市住宅，2019，26（08）：103-106.

[3]肖希，?韋怡凱，?李敏.?日本城市綠視率計量方法與評價應用[J].?國際城市規劃，?2018，?33（2）：102-107.

[4]李明霞.基于綠視率的城市街道步行空間綠量視覺評估[D].?中國林業科學研究院，?2018.

[5]彭銳，劉海霞.城市道路綠視率自動化計算方法研究[J].北京規劃建設，2018（04）：61-64.

[6]崔喆，何明怡，陸明.基于街景圖像解譯的寒地城市綠視率分析研究——以哈爾濱為例[J].?中國城市林業，?2018，?16（05）：38-42.

[7]王敏，彭喚雨.?綠視率引導下的城市綠色空間發展探析——日本的經驗與借鑒[J].?住宅科技，?2018（9）：51-57.

[8]陳明，戴菲，李文佩，楊超.基于綠視率的城市綠化評估——以武漢江漢區為例[J].中國城市林業，2019，17（03）：1-6.

（作者單位：河北工業大學，天津?300130）