景觀服務(wù)視角下城市街區(qū)感知測度及空間分布特征

胡一可 張?zhí)炝?王磊 何捷

1 研究背景

城市街區(qū)不僅是由城市建筑、公共服務(wù)設(shè)施、交通系統(tǒng)集成的物質(zhì)空間，更是承擔(dān)商業(yè)、文化等一系列活動的社會空間[1]，具有多元性和復(fù)雜性。近年來，城市形態(tài)及其功能日益復(fù)雜化，顯著改變了城市街區(qū)環(huán)境。城市街道的建設(shè)往往注重經(jīng)濟(jì)效益，卻忽視了街區(qū)品質(zhì)的營造[2]。城市生態(tài)風(fēng)險驟增，社會問題日益突出[3]，導(dǎo)致人類福祉（human well-being）下降。

人類福祉是指健康、幸福并且物質(zhì)上富足的生活狀態(tài)[4]。既包括物質(zhì)層面，也包括精神層面。景觀空間作為自然-人文復(fù)合系統(tǒng)，承擔(dān)社會、文化、生態(tài)多重功能。城市街區(qū)景觀空間作為居民日常生活與游憩中占比極高的公共空間類型，能夠從近人尺度提供文化服務(wù)、供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)以及生境服務(wù)，是促進(jìn)人類福祉提升的關(guān)鍵[5]。研究表明，高質(zhì)量的城市街區(qū)環(huán)境不僅能夠振奮精神，有效降低多種心理疾病的發(fā)病率[6]，更能促進(jìn)戶外活動的開展[7]，進(jìn)而提升居民身體素質(zhì)。同時，城市街區(qū)景觀空間是居民日?；顒拥妮d體，是居民形成場所歸屬感、提升生活幸福感的關(guān)鍵所在[8]。

量化評價是明確景觀服務(wù)功能并指導(dǎo)景觀提升實踐的基礎(chǔ)。對于景觀服務(wù)的評價分為物質(zhì)和精神兩方面（圖1）。依托于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的相關(guān)理論，對于景觀空間的物質(zhì)支持功能已經(jīng)形成了較為完善的評價體系，涉及固碳釋氧、調(diào)節(jié)氣候、維持生物多樣性等多個方面[9-10]。隨著環(huán)境心理學(xué)的發(fā)展以及“場所精神”理論的提出，景觀感知已經(jīng)得到普遍重視[11]，其服務(wù)功能與物質(zhì)支持功能重要性相當(dāng)。然而，如何量化景觀空間的精神感知服務(wù)功能一直是研究的難點，阻礙了景觀服務(wù)體系的進(jìn)一步完善，亟待形成有指導(dǎo)性的感知評價體系。

傳統(tǒng)的問卷調(diào)查和實地訪談雖然能夠在一定程度上進(jìn)行情感量化評價[12-13]，但由于耗時長、成本高、受訪人群有限、指標(biāo)理解差異等問題，難以形成統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)，且不能從城市尺度進(jìn)行大范圍、細(xì)粒度的量化探究。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為解決這一問題提供了新的途徑。Zhang等[14]基于深度學(xué)習(xí)的場景語義分割方法，構(gòu)建了場景中的視覺要素與感知的量化方法；Li等[15]通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，探究了城市景觀環(huán)境對居民健康狀況的影響。

本研究引入街景大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用收集超過百萬次的麻省理工學(xué)院 Place Pulse感知評價眾包數(shù)據(jù)集（簡稱MIT Place Pulse數(shù)據(jù)集）進(jìn)行測量和評價，參照數(shù)據(jù)集收集結(jié)果，以安全、活力、美麗、富裕、壓抑、無聊為感知評價指標(biāo)，從統(tǒng)計學(xué)上消除認(rèn)知差異，形成共識性指標(biāo)體系。選取上海市黃浦區(qū)作為研究區(qū)域，利用SegNet圖像語義分割算法從圖像中提取視覺景觀要素信息；利用MIT Place Pulse數(shù)據(jù)集訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，評估居民對6項指標(biāo)的感知情況，從城市街區(qū)物理環(huán)境與居民心理感知關(guān)聯(lián)性的層面加以解釋，以期從宏觀尺度上量化城市街區(qū)感知情況及空間分布特征，指導(dǎo)實際城市建設(shè)和景觀設(shè)計中先評價、后實施、再評價的過程，為景觀服務(wù)體系的構(gòu)建和完善提供新的思路和方法。

2 研究方法

2.1 研究區(qū)域概況

上海市黃浦區(qū)（北緯121°28′，東經(jīng)31°13′48″）地處上海市中部核心區(qū)域，全區(qū)面積20.52 km2[16]。根據(jù)第七次全國人口普查數(shù)據(jù)，黃浦區(qū)常住人口662 030人，人口密度達(dá)3.23萬人/km2[17]，屬于典型的高密度城市街區(qū)。區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)、社會活動密集，老舊社區(qū)較多，服務(wù)設(shè)施相對落后，建成空間與自然要素混合程度較高。同時，區(qū)域內(nèi)百度街景圖像數(shù)據(jù)資源豐富，有利于保證研究結(jié)果的精確度（圖2）。

2.2 街景圖像數(shù)據(jù)采集與語義分割

本研究通過百度地圖采集街景圖像。為了對上海市黃浦區(qū)街道品質(zhì)的居民感知水平進(jìn)行全面測度，在開放地圖（OpenStreetMap,OSM）網(wǎng)站下載路網(wǎng)數(shù)據(jù)，每隔50 m設(shè)置并生成百度街景圖像采集點，在GIS中對街景采集點進(jìn)行視線方向計算，確保所有街景圖像采集點的視角平行于該道路的空間前進(jìn)方向。整個研究區(qū)域，共生成了24 575個采集點。隨后通過Python語言構(gòu)建統(tǒng)一資源定位符（uniform resource locator, URL），調(diào)用百度街景地圖的應(yīng)用程序編程接口（application programming interface, API），從4個方向分別獲取 90°街景圖片共98 300張，并拼貼形成樣本點的360°街景全景圖片，共獲得24 574張。圖像的像素設(shè)置為可訪問返回的最大數(shù)值1 024×512像素的街景圖像。

構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)用于街景圖像語義分割（圖3）。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為gADE_20K數(shù)據(jù)集，包含了天空、道路、汽車、植物等150個日常生活場景中的元素。研究中應(yīng)用的SegNet圖像語義分割法是由劍橋大學(xué)團(tuán)隊于2015年開發(fā)并公布的圖像分割的開源項目，可以對圖像中的物體進(jìn)行像素級別的精確分割。該網(wǎng)絡(luò)主要由編碼網(wǎng)絡(luò)（encoder）與解碼網(wǎng)絡(luò)（decoder）兩部分組成。encoder主要對物體信息進(jìn)行壓縮提取，decoder將提取后的語義信息還原至輸入圖像尺寸，即每個像素都可以分類對應(yīng)物體信息的顏色。訓(xùn)練結(jié)果顯示訓(xùn)練集精度為90.83%，驗證集精度為89.95%，表明該模型可以較好地實現(xiàn)街景圖像的解釋性工作。

2.3 基于街景圖像的居民感知評價

本研究以VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（圖3），通過MIT Place Pulse數(shù)據(jù)集進(jìn)行城市環(huán)境感知訓(xùn)練[18]。該數(shù)據(jù)集將感知分為安全、活力、美麗、富裕、壓抑和無聊6項指標(biāo)。已有研究基于該感知分類從城市居民健康[15]、城市安全性[19]、城市網(wǎng)紅空間識別[20]等方面進(jìn)行了探索，并證明該6項指標(biāo)能夠完整地表述人類感知情況，且居民的文化背景、收入水平、種族等差異不會對結(jié)果造成偏差[19]?；谏鲜鲈?，本研究選取這6項感知指標(biāo)全面評估空間品質(zhì)對景觀服務(wù)的影響，并進(jìn)行綜合計算以消解單獨感知指標(biāo)在空間分布上的誤差。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行街景圖像感知的兩兩比較判別，從而模擬居民對兩張街景圖片的感知評估。訓(xùn)練驗證集不同感知指標(biāo)預(yù)測精度顯示如下：安全（81.25%）、活力（78.13%）、美麗（84.37%）、富裕（81.25%）、壓抑（81.25%）、無聊（78.13%）。采用Microsoft TrueSkill算法將成對比較的圖像進(jìn)行排名并獲得感知分?jǐn)?shù)[21]，針對24 575張街景圖像進(jìn)行了122 875次對比預(yù)測，然后將各感知分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化處理并將分?jǐn)?shù)區(qū)間映射至[0，1]。TrueSkill算法認(rèn)為每張街景圖像感知分?jǐn)?shù)在所有圖像中符合正態(tài)分布N（μ，δ2），且設(shè)定計算6項感知的均數(shù)μ與δ均取相同數(shù)值，因而歸一化后的6項感知結(jié)果可以進(jìn)行相加求均，從而獲得綜合感知得分，計算式如下：

式中：Ptotal指對特定圖像i的總體感知得分；Psafety為圖像i的安全感知得分；Plively為圖像i的活潑感知得分；Pbeautiful為圖像i的美麗感知得分；Pwealthy為圖像i的富裕感知得分；Pdepress為圖像i的壓抑感知得分；Pboring為圖像i的無聊感知得分。

2.4 多元線性回歸分析

城市街區(qū)環(huán)境感知往往受到多個因素的共同影響。相較于單一的自變量預(yù)測，由多個自變量的最優(yōu)組合來共同預(yù)測因變量更為有效也與實際情況更為匹配，因此多元線性回歸模型更具有實用價值。本研究基于SPSS 23.0統(tǒng)計分析軟件，以影響街區(qū)環(huán)境的3項主要視覺景觀要素（綠視率、天空視率、建筑視率）作為解釋變量，構(gòu)建多元線性回歸模型，從而研究城市街區(qū)環(huán)境視覺要素與各類感知情況及綜合感知情況之間的關(guān)聯(lián)性，通過計算模型的Beta標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)比較不同視覺景觀要素對居民感知的影響強度差異，進(jìn)而對景觀感知服務(wù)功能進(jìn)行解釋。

3 城市街區(qū)視覺景觀要素空間分布特征

3.1 不同視覺景觀要素的空間分布

城市街區(qū)環(huán)境的主要視覺景觀要素為綠視率、天空視率以及建筑視率[6]，本研究以此為基礎(chǔ)，提取和分析了街景圖像語義分割結(jié)果，得到上海市黃浦區(qū)視覺景觀要素基本信息（表1）。綠視率、天空視率、建筑視率平均值分別為0.080、0.247、0.148，表明該地區(qū)總體上建筑密度較高，綠化率較低。不同地點的綠視率、天空視率、建筑視率的變化范圍較大，表明該地區(qū)整體上視覺構(gòu)成要素較為雜亂。

表1 視覺景觀要素基本信息（n=24 575）Tab. 1 Basic information of visual landscape elements (n=24 575)

黃浦區(qū)街區(qū)綠視率普遍較低，其空間分布呈現(xiàn)“西高東低”的特征（圖4-1）。區(qū)域內(nèi)綠視率存在明顯的空間異質(zhì)性，表明該區(qū)域居民的綠色感知在空間上存在較大差異。建筑視率較高的區(qū)域往往具有較低的綠視率，這可能是由于高密度的建筑群和狹窄的街道限制了綠化空間，建議在外灘街道、豫園街道等綠視率低值聚集區(qū)域適當(dāng)增加垂直綠化，豐富該區(qū)域的綠化資源，從而提升黃浦區(qū)整體綠化水平。

天空視率空間分布呈現(xiàn)“東高西低”的特征（圖4-2）。天空視率高值主要聚集于黃浦江沿岸區(qū)域，該地區(qū)多為帶狀濱江廣場，建筑密度較低，視野較為開闊。豫園街道、老西門街道建筑密度較高，但仍具有較高的天空視率。這可能是由于該區(qū)域多為歷史文化街區(qū)或老舊小區(qū)，建筑層數(shù)普遍較低，因此對天空開敞度不構(gòu)成較大影響。但同時，綠視率較高的街區(qū)也具有較低的天空視率。Gong等[22]認(rèn)為復(fù)雜的街道樹木將影響天空的開敞度，進(jìn)而降低了天空視率，與本研究的結(jié)果相一致。

建筑視率高值集中于黃浦區(qū)中部和北部（圖4-3），如南京東路街道、外灘街道、豫園街道、老西門街道。這些地方多為金融中心、商務(wù)中心、歷史文化街區(qū)以及老舊小區(qū)。高密度的建筑群增加了人本視角下的建筑比例，將形成更多的“閉合感”。研究區(qū)域西側(cè)多為高質(zhì)量樓盤和公園綠地，城市結(jié)構(gòu)較為疏朗，建筑密度較低。黃浦江沿岸有著較多的景區(qū)、廣場、公園等開放空間，建筑視率也處于較低水平。

3.2 視覺景觀要素聚類分析及空間分布

為了進(jìn)一步探究城市街區(qū)環(huán)境中視覺景觀要素的空間分布規(guī)律，對綠視率、天空視率、建筑視率展開K-Means聚類分析，分類數(shù)量根據(jù)經(jīng)驗及多輪實驗后設(shè)置為3。最終得到3組聚類結(jié)果，分別代表以綠化為主導(dǎo)的綠色空間、以天空為主導(dǎo)的藍(lán)色空間和以建筑為主導(dǎo)的灰色空間（圖5），聚類中心值分別為（0.178，0.101，0.076）、（0.060，0.349，0.099）、（0.027，0.236，0.266）。

結(jié)果表明，上海市黃浦區(qū)的灰色空間主要集中于南京東路街道、外灘街道、老西門街道和豫園街道，該區(qū)域建筑密度極大，天空開敞度不足，綠化覆蓋率極低，屬于典型的人工要素占主導(dǎo)地位的城市環(huán)境。藍(lán)色空間主要集中于小東門街道、半淞園路街道、五里橋街道，該區(qū)域具有大量景區(qū)、廣場及濱江步道，建筑及樹木的遮擋較少，城市構(gòu)成要素相對單一。綠色空間主要集中于瑞金二路街道、淮海中路街道，該區(qū)域以居住用地、公共設(shè)施用地和綠地為主，建成時間較晚，空間布局較合理，自然要素充足。

上海市建成區(qū)綠地整體覆蓋率為39.6%，其中黃浦區(qū)綠化覆蓋率約為19.37%[23]，低于全市平均水平。本研究結(jié)果也表明，上海市黃浦區(qū)整體綠色視覺要素比例較低，表現(xiàn)出“缺綠”的現(xiàn)象。這一現(xiàn)象在老舊城區(qū)尤為明顯。黃浦江沿岸步道自然要素比例也較低，表明該區(qū)域硬質(zhì)鋪裝較多而綠化不足。在未來建設(shè)中應(yīng)著重關(guān)注老舊小區(qū)和濱河廣場的綠化情況，注重城市綠色空間各要素水平的平衡發(fā)展，促進(jìn)城市街區(qū)環(huán)境中自然要素與人工要素的融合。

4 城市街區(qū)環(huán)境感知的空間分布特征

4.1 不同感知指標(biāo)的空間分布特征

本研究基于MIT Place Pulse數(shù)據(jù)集預(yù)先訓(xùn)練的模型進(jìn)行計算，得到上海市黃浦區(qū)所有街景圖像的安全、活力、美麗、富裕、壓抑和無聊6項感知指標(biāo)得分。通過插值法將圖像點及其感知分?jǐn)?shù)與街區(qū)進(jìn)行空間連接。采用自然斷點法進(jìn)行劃分，將居民感知分?jǐn)?shù)分為6個區(qū)間，將不同類型感知指標(biāo)的空間分布特征在地圖上可視化（圖6）。同時，選取了具有代表性的街景圖像進(jìn)行展示（圖7），每張街景圖像右下方的感知雷達(dá)圖可以直觀顯示城市街區(qū)感知特征。參考Ma等[24]研究并結(jié)合本研究結(jié)果，將綜合感知得分在0.65以上街區(qū)定義為積極感知空間，綜合感知得分在0.35～0.65的定義為中等感知空間，綜合感知得分在0.35以下的定義為消極感知空間。

不同感知類型的空間分布具有較大差異。區(qū)域東北側(cè)人口稠密地區(qū)相較于西南側(cè)人口稀疏地區(qū)往往具有更高的活力感和壓抑感。通過進(jìn)一步對比街景圖像（圖7）發(fā)現(xiàn)，人口稠密地區(qū)往往具有較長的建成時間、較高的建筑密度、復(fù)雜的街區(qū)環(huán)境以及數(shù)量眾多的行人。這可能是該地區(qū)活力感的主要來源。Zhang等[19]研究表明，密集且短小的街道網(wǎng)絡(luò)往往具有更高的活力感，與本研究結(jié)果相一致。Jacobs[25]曾倡導(dǎo)縮小街區(qū)面積，增加路徑選擇和功能多樣性，從而提升街區(qū)活力。但是本研究結(jié)果進(jìn)一步表明，單純縮小街區(qū)面積以提升活力是片面的，緊湊的街道網(wǎng)絡(luò)、密集的建筑群以及復(fù)雜的街區(qū)要素使得視覺空間受到擠壓和限制，增加了居民的壓抑感。

安全感知與環(huán)境的空間配置和物理特征具有直接聯(lián)系[26]。一般認(rèn)為，城市街區(qū)中的建筑和行人將感知主體包圍，能夠?qū)θ水a(chǎn)生積極的安全暗示。然而，本研究中人口密度和建筑密度較高的豫園街道和老西門街道卻呈現(xiàn)了較低的安全感水平。主要因為該區(qū)域的服務(wù)設(shè)施較差，老舊的遮陽篷、骯臟的柵欄以及夜晚照明的缺失帶來了較差的安全體驗。有研究表明，功能單一且有序的環(huán)境能夠提升居民安全感[27]。本研究中安全感較高的區(qū)域在物理特征上往往表現(xiàn)為整潔路面、高質(zhì)量綠化以及有序的建筑組織。

美麗感和富裕感的空間分布具有高度一致性，高值區(qū)域主要分布于西側(cè)地區(qū)以及黃浦江沿岸。在城市發(fā)展中，高質(zhì)量的環(huán)境建設(shè)依賴于其管理能力和經(jīng)濟(jì)水平，促使居民日常對二者的感知較為相似。上海市黃浦區(qū)美麗感和富裕感感知得分較高的地區(qū)整體分布較廣，進(jìn)一步體現(xiàn)了上海市較高的現(xiàn)代化城市建設(shè)水平、經(jīng)濟(jì)實力以及近年來城市環(huán)境提升的成果。黃浦江南側(cè)沿岸是無聊感的高值聚集區(qū)。沿岸景區(qū)的大量硬質(zhì)化鋪裝和形制相似的建筑，難以形成吸引力。景區(qū)的同質(zhì)化是目前中國城市景觀所面臨的重要問題。如何優(yōu)化景區(qū)空間結(jié)構(gòu)，使其不僅具有旅游功能，而且對周邊居民更具有吸引力，均值得進(jìn)一步探究。

4.2 不同感知指標(biāo)的相關(guān)性分析

對6項感知指標(biāo)進(jìn)一步做相關(guān)性分析（圖8）。結(jié)果表明，富裕感與安全感（Pearson相關(guān)性系數(shù)為0.33，下同）、美麗感（0.33）均呈現(xiàn)極顯著正相關(guān)關(guān)系。目前中國城市發(fā)展模式正在從高速發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高區(qū)域的城市空間品質(zhì)逐步提高，富裕感與其他積極感知已形成正向聯(lián)系。富裕感與活力感（-0.10）具有極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，這表明了雖然城市空間質(zhì)量在逐步提高，但仍然缺乏“以人為本”的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。安全感與活力感（0.36）、美麗感（0.46）、富裕感（0.33）均具有極顯著正相關(guān)關(guān)系，表明高品質(zhì)的城市環(huán)境有利于提高居民安全感。城市環(huán)境的壓抑感近年來逐漸受到學(xué)者的廣泛關(guān)注，已經(jīng)成為衡量城市居住體驗的重要因素[28]。環(huán)境品質(zhì)的提升有利于減少居民消極感知，切實提升生活體驗。另外，壓抑感與富裕感（-0.06）的負(fù)相關(guān)關(guān)系較弱，一定程度上反映了富裕感知導(dǎo)向的景觀營建難以對居民情感產(chǎn)生積極影響。

4.3 城市街區(qū)綜合感知的空間分布特征

為了更進(jìn)一步分析和評價城市空間品質(zhì)，將城市街區(qū)的綜合感知情況在地圖上進(jìn)行可視化分析（圖9）。整體而言，城市中積極感知空間與消極感知空間均呈現(xiàn)聚集分布的趨勢，積極感知空間集中于黃浦區(qū)西側(cè)，消極感知空間集中于東側(cè)。其中，老舊社區(qū)區(qū)域感知得分較低，為消極感知空間聚集區(qū)域，表明其居民居住體驗欠佳，空間品質(zhì)有待提升。黃浦江沿岸硬質(zhì)景觀較多且缺乏綠化，所造成的壓抑感和無聊感主導(dǎo)了該地區(qū)綜合感知情況，使其也成為消極感知空間聚集區(qū)域。新建住宅和公園綠地的感知得分較高，表明該地區(qū)具有良好的宜居性。同時，高速公路、城市快車道、主干道沿線均為消極感知空間，顯示了這些道路類型對居民生活的干擾作用。道路破壞了黃浦區(qū)西部積極感知空間的連續(xù)性，造成了積極感知空間的割裂，不利于居民在日常生產(chǎn)生活中獲得良好體驗。因此，高速公路、城市快車道、主干道等道路附近區(qū)域應(yīng)該在城市規(guī)劃建設(shè)中得到重點關(guān)注，如何利用合理的方式緩解其消極影響值得進(jìn)一步探究。

進(jìn)一步與街道行政區(qū)劃結(jié)合，將每一個街道行政區(qū)劃內(nèi)的城市綜合感知得分進(jìn)行疊加平均并映射到地圖中，從而對各行政區(qū)的綜合感知進(jìn)行評價（圖10，表2），高感知得分代表該街道環(huán)境品質(zhì)較高，反之則代表該街道環(huán)境品質(zhì)較低。其中綜合感知評價極好的街道共有2個，分別是淮海中路街道和打浦橋街道；綜合感知評價良好的街道共有3個，分別為南京東路街道、瑞金二路街道、半淞園路街道；綜合感知評價較好的街道有3個，分別為外灘街道、豫園街道、五里橋街道；老西門街道的綜合感知評價一般，小東門街道感知評價較差。這一結(jié)果表明，黃浦區(qū)整體感知情況較差，且低綜合感知評價的空間主要分布于老舊城區(qū)。有研究表明，老西門街道和小東門街道的人口核密度較高[29]，而本研究結(jié)果顯示了其較低的綜合感知得分。這意味著黃浦區(qū)大量人口生活在街道感知體驗欠佳的區(qū)域，街道環(huán)境品質(zhì)較低，環(huán)境公平性亟待提高。

表2 10個街道行政區(qū)劃綜合感知得分（n=24 575）Tab. 2 Comprehensive perception score of 10 sub-district administrative divisions (n=24 575)

4.4 視覺景觀要素與居民感知回歸分析

進(jìn)一步分析視覺景觀要素與各類感知的多元線性回歸結(jié)果（圖11），街區(qū)環(huán)境視覺要素與各類感知指標(biāo)回歸的Beta標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)均達(dá)到極顯著（p＜0.01），表明這3項視覺景觀要素能夠影響居民感知。利用方差膨脹因子（VIF＜10）進(jìn)行共線性診斷，表明視覺景觀要素之間不存在共線性。結(jié)果表明，綠視率、天空視率、建筑視率對安全感、活力感均具有正向影響，其中建筑視率增加能夠顯著提升活力感，Beta標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)達(dá)到0.382。富裕感和美麗感受到綠視率的正向影響，受到天空視率、建筑視率的負(fù)向影響，其中富裕感主要受到建筑視率的限制，而美麗感受到天空視率、建筑視率的限制均較大。綠視率能夠有效地降低壓抑感，其Beta標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)達(dá)到-0.409，天空視率對壓抑感也有一定的限制作用。無聊感與天空視率正向相關(guān)，意味著天空開敞度越高越使人感到無聊。

整體而言，綠視率能夠給居民帶來積極感知，且影響較大，而天空視率、建筑視率均會在一定程度上使居民產(chǎn)生消極感知。既有研究往往將綠視率與活力、安全、壓力等感知指標(biāo)單獨分析，結(jié)果卻是片段化的[30]。本研究結(jié)果表明，街區(qū)的綠視率與綜合感知的Beta標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)達(dá)到0.335，這意味著綠化的增加對居民綜合感知的促進(jìn)程度高達(dá)33.5%。進(jìn)一步對比可知，綠視率對居民感知的積極促進(jìn)作用主要通過增加安全感和美麗感，減少壓抑感和無聊感來實現(xiàn)。

天空視率、建筑視率對于綜合感知的影響是負(fù)向的，但影響均較弱。天空視率、建筑視率對于感知的影響往往具有兩面性。建筑視率、天空視率的增加，能夠有效提升安全感、活力感，但同時也會減少富裕感、美麗感，增加無聊感。其較弱的影響作用意味著，建筑視率和天空視率的大小對于居民整體感知不具有決定性作用。建筑和天空對于人類感知的影響更多取決于建筑的新舊程度、建筑表皮整潔程度、天際線的美觀與否等，均對感知有一定的影響，從街景圖像中可以清晰地觀察到這一點（圖7）。因而，在具體的城市建設(shè)中，應(yīng)該首先明確區(qū)域感知營建的目標(biāo)，有針對性地進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計，合理控制建筑視率和天空視率，這對于現(xiàn)代城市建設(shè)是至關(guān)重要的。

綠視率對感知的正向影響作用已經(jīng)得到普遍的證實。綠視率的增加有利于緩解城市居民心理壓力、增強幸福感，甚至對于居民的身體健康具有促進(jìn)作用[31-32]。本研究表明綠視率對于居民的安全感、活力感、富裕感、美麗感均具有促進(jìn)作用，而對于壓抑感、無聊感均具有抑制作用，進(jìn)一步證明了綠視率的普適價值，肯定了植物綠化對于提升城市景觀服務(wù)功能的積極主導(dǎo)作用。在當(dāng)今城市由增量發(fā)展向存量發(fā)展的背景之下，高密度大型城市街區(qū)難以開辟大面積綠地。未來城市規(guī)劃建設(shè)應(yīng)著重發(fā)展屋頂綠化、陽臺綠化、建筑墻面綠化、構(gòu)筑物綠化等，不僅可以提升綠視率，同時能夠消解建筑視率、天空視率的消極影響，提升景觀服務(wù)功能。現(xiàn)有城市規(guī)劃方法往往缺乏對于感官體驗和公眾參與的關(guān)注，很大程度上是因為難以在城市尺度量化居民感知情況，形成有共識性的感知評價體系。本研究通過深度學(xué)習(xí)與街景圖像的結(jié)合，將不同感知情況在地圖上進(jìn)行可視化，能夠更快、更準(zhǔn)確地掌握城市基本情況，這將有助于城市規(guī)劃者針對不同感知導(dǎo)向的區(qū)域快速采取特定的處理措施，并為其他領(lǐng)域的研究者提供參考。

5 結(jié)論

城市街區(qū)景觀能夠提供多種景觀服務(wù)功能，而精神感知服務(wù)功能量化一直是研究的難點。本研究通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)解譯街景圖像，實現(xiàn)了大規(guī)模城市環(huán)境中居民感知的測量和空間布局分析。研究表明：1）黃浦區(qū)綠視率、天空視率、建筑視率平均值分別為0.080、0.247、0.148，綠色空間、藍(lán)色空間、灰色空間均呈現(xiàn)隨城市功能特征聚集的規(guī)律，整體綠色視覺要素較匱乏，尤其體現(xiàn)在老舊社區(qū)；2）街區(qū)環(huán)境感知情況整體較差，積極感知空間與消極感知空間具有明顯的空間分異，西部地區(qū)的空間品質(zhì)優(yōu)于東部；3）綠視率能夠顯著提升居民綜合感知水平，其影響程度高達(dá)33.5%，主要通過增加安全感和美麗感，減少壓抑感和無聊感得以實現(xiàn)，而建筑視率和天空視率對于綜合感知的影響較為復(fù)雜，總體上具有較弱的限制作用。這一結(jié)果揭示了城市街區(qū)環(huán)境的感知規(guī)律及影響機制。鑒于開源的街景圖像數(shù)據(jù)，本研究提出的方法可以拓展量化不同城市景觀空間感知情況，從而完善景觀服務(wù)評價體系，為從宏觀尺度上評價精神感知服務(wù)功能提供新的思路和方法。

圖表來源(Sources of Figures and Tables)：

文中所有圖表均由作者繪制。其中圖2、4～6、9、10底圖來源于國家自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)地圖，審圖號：GS(2016)1584號；圖7底圖來源于百度地圖街景圖片（2019—2021年）。