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多源数据与深度学习支持下的人本城市设计:以上海苏州河两岸城市绿道规划研究为例 被引量：30
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作者 叶宇 黄鎔 张灵珠 《风景园林》 2021年第1期39-45,共7页
随着城市化进程步入后半程,高品质人居环境的营造日益受到关注,城市绿道也在此背景下作为空间品质提升的有效途径受到重视。但当前绿道规划更多从自上而下的宏观视角出发,在分析框架中未有效纳入人本尺度的各类空间与行为要素。针对这... 随着城市化进程步入后半程,高品质人居环境的营造日益受到关注,城市绿道也在此背景下作为空间品质提升的有效途径受到重视。但当前绿道规划更多从自上而下的宏观视角出发,在分析框架中未有效纳入人本尺度的各类空间与行为要素。针对这一情况,整合经典设计理论、多源城市数据与深度学习算法,以苏州河两岸片区为案例探索新数据环境下的精准分析框架,为高密度建成环境下绿道“在哪做”和“怎么做”提供科学化的分析路径。通过街景数据、位置服务数据、兴趣点数据、结构化网页数据、精细化建成环境数据等多源数据的整合,实现了高品质建成环境五要素理论(5D)中划定的密度、多样性、设计、目的地可达性与交通设施距离这5个人本尺度关键要素的系统性测度,结合现有街道的可建设性,进一步基于层次分析法开展选线潜力评估,并绘制各路段特征画像,为绿道选线和断面设计提供精准支持。这一新分析框架是将人本尺度的诸多要素与城市尺度分析相结合的有益尝试,也是对绿道规划设计在分析技术上的有效拓展。经典理论与新数据新技术的深度整合,可为人本导向的城市设计实践提供有力支持。 展开更多
关键词 多源城市数据 深度学习 城市绿道 城市设计 上海
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