2024年5月1日发(作者：)

基于街景图象的道路绿视率数值特征和

空间分布——以绵阳市游仙区为例

摘要：绿视率是三维动态衡量环境指标，为城市道路绿化提供了新的方向。

作为现成的互联网数据，街景图像已被广泛应用于城市绿地研究中。本研究以绵

阳市游仙区城市道路为例，通过使用Python软件进行连接HTTP URL插口形式调

用百度街景的API，并获取街景图像，运用语义分割工具SegNet。总共获取了绵

阳市游仙区5924张间隔50m的街景图像，分析其绿视率以及分布情况。结果表

明，绿视率及其分布类型能够反映研究区域绿化的特征，结合自然断点法为绿视

率提供新的分类方法。

关键词：绿视率；语义分割；街景图像；

1.

引言

“绿视率”的研究源于环境心理学分支，日本上世纪六十年代生态学家梅棹

忠夫经研究发现绿色植物可以引发大脑的反应，引发人们开始关注视觉中绿色植

物与感知之间的关系

[1]

。随后日本学者青木阳二1987年提出将“绿视率”作为绿

化评估的重要因素，从人本角度出发，通过模拟人肉眼的视觉量化对环境的感知。

以百度、谷歌、腾讯等街景图片成为从人本尺度测度感知的有效数据来源

[2]

。

自2007年谷歌首次提供大规模街景图像服务以来，开始尝试使用谷歌街景图像

研究绿视率定量方法及影响因素。

2.研究区域和数据获取

2.1 研究区域概况

绵阳市位于四川盆地西北部、涪江中上游、成渝西“西三角”腹心地带。是

四川第二大的经济体、也是成渝地区经济圈第三城。本文的研究范围为绵阳市游

仙区，区域总面积约1018km²。

2.2 数据获取

本文的研究的数据主要包括路网数据以及百度街景数据。从OpenStreetMap

获取了绵阳市游仙区的道路路网数据。在Arcgis软件中对处理好的道路网50m

采样点分布，获取采样点的经纬度，一共生成了1481个采样点。最后使用

Python软件调用百度街景的API，并获取相应采样点经纬度的街景图像。

3.研究方法与实验设计

3.1 研究框架

本文研究一共分为三步。1.数据准备，路网数据50m等距离采样点。2.数据

获取，通过百度API用python脚本输入采样点获得百度全景街景图象，然后使

用SegNet模型识别街景图像。3.数据计算，使用绿视率公式计算出街景图像中

绿色区域在可见区域中的比例，作为道路绿视率数值。最后GIS可视化，得出绵

阳市游仙区绿视率的数值特征和空间分布。

3.2 百度街景图像的爬取和清洗

百度街景图像是通过使用百度API连接python脚本输入采样点经纬度获得

的。道路以50米设置采样点，依次爬取0°、90°、180°、270°四个方向的街

景图像。除去百度地图街景未覆盖的道路，共采集79条道路、1481个街景采样

点，共计有效街景图像5924张。

3.3 基于机器学习的街景绿视数值计算

对街景图像绿视率的数值计算采用机器学习算法的卷积神经网络SegNet模

型，该图像语义分割具有高分割效率且计算简单的特点,可以充分处理图像的空

间信息。

1. 结果分析

4.1 绿视率总体数值特征

在研究区域内通过对获取的采样点进行清洗，累计有效采样点1481个。绿

视率的平均值约为0.166，标准差为0.117，中位数为0.143，最大值为0.769，

最小值为0.00。数值分布具有明显规律性，图像在0-0.11的范围内有一个峰值，

第一个低谷在0.23附近，然后在0.26附近得到一个峰值，最后在0.77附近结

束。

4.2 基于数值分析的绿视率的分级标准

偏态分布提供了一个更好的分级方法。这种分级标准以平均值和方差可以更

好的反映绿视率的实际意义。绵阳游仙区的绿视率分布（μ=0.17,σ=0.12），

结合自然断点法

[3]

，将绿视率值分为六个等级，作为空间主观感受的不同边界。

从绵阳市游仙区的数值量化结果来看，绿视率的平均值是0.17，方差为0.12，

可以使城市绿化有更好的空间体验。绿视率在0～0.05（包括0.05，以下同）几

乎没有可见的绿色植物，对绿量感知很差，感觉不到绿色气息；在0.05～0.17

有少量的绿色植物，对绿量感知较差，隐约感受得到绿意；在0.17～0.36有一

定的绿化，对绿量感知一般，可以感受到绿意的存在；在0.36～0.45有较多绿

化，对绿量感知较好，可以明显感受到绿意；在0.45～0.61有足够绿化，对绿

意感知好，可以直接感受到绿色植物；在大于0.61有大量的绿化，对绿量感知

非常好，视野里主要是绿化。

4.3 绿视率的空间分布

使用GIS将所选区域的绿视率数值进行可视化。图1显示了不同道路的绿视

率在城市道路空间不同的分布情况。采样点的颜色越绿，则表示该点绿视率越高，

相反，颜色越红，绿视率越低。总体来说，绵阳市游仙区部分道路绿视水平较差，

通过实地走访调研和问卷调查，了解到所处居民对绿化环境满意度较低，其中大

多数期望绿化水平提高。

图1绿视率总体空间分布

1. 结论

本文采用街景图像，使用SegNet方法计算了绵阳游仙区的城市道路每50m

采样点图像的绿视率。结合空间分析和数据统计，分析了研究区域内绿视率的数

值特征以及空间分布特征的可视化。研究发现：绵阳市游仙区的绿视率呈正偏态

分布类型，表明部分道路的绿化没有达到感知较好的标准。绿视率可作为评价城

市道路绿化的可靠工具，有助于城市管理者进一步了解城市绿地，为充分发挥城

市绿化的作用提供决策依据，有益于居民的身心健康。

参考文献

[1].葛小银. 广州珠江新城核心区慢行系统空间绿视率评价研究[D].华南理

工大学,:10.27151/.2020.001704.

[2].龙瀛,周垠.图片城市主义:人本尺度城市形态研究的新思路[J].规划

师,2017,33(02):54-60.

[3].常亮,邓小明,周明全等.图像理解中的卷积神经网络[J].自动化学

报,2016,42(09)::10.16383/.2016.c150800.

[4].李凤仪,周旭,王峰等.基于街景大数据的长沙市道路绿化视觉评价[J].

中南林业科技大学学报,2021,41(05)::10.14067/.1673-

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