基于網(wǎng)絡(luò)圖像的海岸帶景觀感知意象及空間分異研究
--以中國(guó)12個(gè)沿海城市為例

禹舜堯 陳崇賢

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)與風(fēng)景園林學(xué)院，廣州 510642）

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)可以準(zhǔn)確把握公眾對(duì)不同地域海岸帶景觀的偏好和風(fēng)貌認(rèn)知，更好地為濱海城市形象提升和空間規(guī)劃等方面提供參考與支持。以中國(guó)12個(gè)沿海城市為研究對(duì)象，利用Python對(duì)百度、必應(yīng)、圖蟲網(wǎng)、新浪微博和攜程網(wǎng)5大網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的海岸帶景觀圖像進(jìn)行爬取，借助ADE20K數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的FCN模型對(duì)圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割，通過(guò)對(duì)150種景觀要素分割結(jié)果進(jìn)行聚類與量化分析，探尋公眾感知視角下中國(guó)海岸帶景觀感知意象類型、空間分異及視覺特征。結(jié)果表明：（1）中國(guó)沿海城市的自然景觀意象類型感知高于城市空間、生活游憩和文化風(fēng)貌景觀意象類型；（2）各城市海岸帶景觀意象感知的空間分異現(xiàn)象顯著，南海與黃海海域城市的海岸帶景觀感知意象獨(dú)特性較高，渤海與東海較低；多樣性總體呈現(xiàn)中部濱海城市高，南北兩端濱海城市低的特點(diǎn)；（3）中國(guó)海岸帶城市視覺特征為整體藍(lán)視率適中，綠視率、空間圍合度和設(shè)施配備度偏低。研究有助于不同海域景觀特色的保護(hù)和各地海岸帶景觀多樣性的挖掘，為基于大數(shù)據(jù)圖片探索大眾感知層面的濱海城市風(fēng)貌和海岸帶景觀偏好研究提供了思路與參考。

海岸帶景觀；景觀意象；網(wǎng)絡(luò)照片；圖像識(shí)別；空間分異

中國(guó)擁有長(zhǎng)達(dá)3.2萬(wàn)km的綿長(zhǎng)海岸線，其中大陸海岸線長(zhǎng)約1.84萬(wàn)km，包括渤海、黃海、東海和南海四大海域[1]，這些海岸帶地區(qū)具有獨(dú)特的地理、氣候和生態(tài)特點(diǎn)，形成了豐富多樣的海岸帶景觀。海岸帶景觀作為一個(gè)包含地理形態(tài)、生物多樣性、文化和人類活動(dòng)因素的復(fù)合系統(tǒng)，承載著生態(tài)保護(hù)、旅游休閑、文化傳承及社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等多重功能，現(xiàn)有研究注重于對(duì)海岸帶自然特征、人文價(jià)值和可持續(xù)發(fā)展的探索，多集中于海岸帶生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)與評(píng)價(jià)[2-4]、海岸帶災(zāi)害預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[5-7]、濱海空間可持續(xù)發(fā)展與韌性景觀規(guī)劃[8-10]、海岸帶景觀特征識(shí)別[11-12]及公共空間品質(zhì)評(píng)價(jià)[13-14]，缺乏對(duì)不同地域海岸帶景觀意象的挖掘和探索。

景觀意象是人們?cè)诰坝^認(rèn)知過(guò)程中逐步形成的景觀意境圖式，即主體與客體間的交互關(guān)系及感知體驗(yàn)[15]，既包含基于景觀客體“象”的呈現(xiàn)，也包含基于觀賞主體“意”的感知。海岸帶景觀意象則是公眾對(duì)濱海景觀感知和不同海域風(fēng)貌認(rèn)知評(píng)價(jià)的映射，包括相關(guān)宣傳機(jī)構(gòu)通過(guò)抽象化城市景觀要素所塑造出的景觀投射意象和公眾基于對(duì)目的地城市景觀要素信息的認(rèn)知和評(píng)價(jià)而形成的景觀感知意象。已有研究表明，景觀感知意象是景觀風(fēng)貌更新與營(yíng)造的重要理論支撐，在提升景觀吸引力方面有重要作用，具有個(gè)性化、地方性、社會(huì)性的特點(diǎn)[16]。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于景觀感知意象的相關(guān)研究主要聚焦于景觀意象的構(gòu)成要素[17-18]、空間分布[19-20]、感知特征及其形成機(jī)制探究[21]，以及基于不同視角下景觀意象的感知差異分析[22]。此外，也有部分學(xué)者通過(guò)構(gòu)建景觀意象相關(guān)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行定量化評(píng)價(jià)[23-24]。但仍缺乏對(duì)多地區(qū)景觀意象感知的系統(tǒng)化研究與分析。同時(shí)，現(xiàn)有研究主要以城市[20,25-26]、公園[15,27]、鄉(xiāng)村[28-29]、風(fēng)景區(qū)[30-31]、遺產(chǎn)地[14,16]和旅游地[19,32]等空間為研究對(duì)象，對(duì)于海岸帶景觀空間則鮮有涉足。

公眾對(duì)于景觀的認(rèn)知往往源于自然環(huán)境中的物質(zhì)載體和社會(huì)交往活動(dòng)，傳統(tǒng)景觀感知意象的研究多基于認(rèn)知地圖并結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查、參與式調(diào)研與訪談等方法進(jìn)行，受調(diào)研時(shí)間與樣本量限制較大[19]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展與人工智能的應(yīng)用普及，目前基于大眾媒體的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)已成為景觀意象認(rèn)知的媒介之一，具有精度高、來(lái)源廣、更新快、體量大和數(shù)據(jù)獲取便利等優(yōu)勢(shì)[20]。在此背景下，不同學(xué)者對(duì)景觀感知意象的研究逐漸轉(zhuǎn)向?qū)W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的挖掘與內(nèi)容分析。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包括游記評(píng)論文本數(shù)據(jù)和景觀攝影照片數(shù)據(jù)，其中文本數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用于景觀感知意象的研究中[33-34]。例如，已有學(xué)者通過(guò)篩選微博文本探究旅游者對(duì)目的地景觀的認(rèn)知偏好[35]，或?qū)ξ谋舅磉_(dá)的情感進(jìn)行景觀感知意象量化評(píng)價(jià)[36]。同時(shí)在社媒軟件的普及和攝影設(shè)備的迭代更新下，人們往往會(huì)將旅游或游覽時(shí)通過(guò)智能手機(jī)和相機(jī)拍攝景觀圖片自發(fā)上傳至社交媒體、照片分享平臺(tái)和旅游網(wǎng)站，這些網(wǎng)絡(luò)圖像作為公眾對(duì)當(dāng)?shù)匚幕途坝^風(fēng)貌的凝練，包含了大量圖像信息和地理坐標(biāo)內(nèi)容等社會(huì)元數(shù)據(jù)，為景觀感知意象研究提供了廣泛而真實(shí)的數(shù)據(jù)資料。然而，這些照片數(shù)據(jù)作為視覺內(nèi)容的直觀分析材料，在研究中應(yīng)用較少，現(xiàn)有研究在處理圖片數(shù)據(jù)時(shí)多依賴于人工手動(dòng)編碼等處理方式[37]，存在主觀性強(qiáng)和研究尺度較小等局限性。計(jì)算機(jī)視覺算法的引入則彌補(bǔ)了這一缺陷，目前研究多基于圖像語(yǔ)義分割技術(shù)識(shí)別圖像中的人物、動(dòng)物、植物、建筑和標(biāo)識(shí)等物體，將研究應(yīng)用于景觀生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)[38-41]、景觀美學(xué)[42-43]、城市街景[44-45]和校園綠地[46]等領(lǐng)域。

因此，本研究以中國(guó)12個(gè)沿海城市為例，以網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)爬取的海岸帶景觀照片為研究數(shù)據(jù)，引入計(jì)算機(jī)技術(shù)識(shí)別中國(guó)海岸帶景觀感知意象要素及其占比，明晰中國(guó)海岸帶景觀公眾意象類型，進(jìn)而探究各地景觀意象特征與不足之處，為有針對(duì)性地優(yōu)化中國(guó)海岸帶景觀提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究范圍

中國(guó)海岸線曲折綿長(zhǎng)，海岸帶城市多沿渤海、黃海、東海、南海四大海域廣泛分布，不同海域間的海岸帶景觀因其地理?xiàng)l件和規(guī)劃開發(fā)等影響，具有較強(qiáng)的地域性差異。為了較為全面地探索中國(guó)海岸帶景觀感知意象的不同類型與空間分異特征，研究參考《中國(guó)城市休閑和旅游競(jìng)爭(zhēng)力報(bào)告（2020）》和中國(guó)旅游研究院官網(wǎng)發(fā)布的《世界旅游休閑城市發(fā)展報(bào)告》，結(jié)合兩份報(bào)告結(jié)果及《世界旅游休閑城市發(fā)展報(bào)告》發(fā)布論壇中提及的游客心中最美好的十大國(guó)內(nèi)濱海休閑城市，并根據(jù)城市所屬海域?qū)ζ溥M(jìn)行篩選。最終分別從渤海、黃海、東海和南海四大海域中各選取三個(gè)客流量較大、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同、海岸帶景觀相異且具有代表性的沿海城市作為研究范圍，共計(jì)12個(gè)沿海城市（表1）。

表1 研究數(shù)據(jù)來(lái)源情況表Tab.1 Distribution of data sources

1.2 數(shù)據(jù)收集

目前國(guó)內(nèi)包含海岸帶景觀圖像的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)主要有三類：第一類是以個(gè)人為記錄主體的照片分享平臺(tái)，包括圖蟲網(wǎng)、POCO、Flickr等專業(yè)的公眾分享式平臺(tái)，以及新浪微博、小紅書、Twitter等私人分享式社交媒體平臺(tái)[47]；第二類是各大搜索引擎平臺(tái)，如百度圖片、必應(yīng)圖片、谷歌圖片等；第三類是攜程旅行、大眾點(diǎn)評(píng)、去哪兒網(wǎng)等旅游網(wǎng)站。

本研究選取百度圖片、必應(yīng)圖片、圖蟲網(wǎng)、新浪微博和攜程旅行5個(gè)具有全面性、廣泛性和客觀性的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。通過(guò)自主編寫的Python程序，以“城市名+海邊、海岸、沙灘”等相關(guān)關(guān)鍵詞在百度圖片、必應(yīng)圖片和圖蟲網(wǎng)進(jìn)行爬取。同時(shí)篩選出每個(gè)城市熱度最高的前5個(gè)沿海景區(qū)，爬取相應(yīng)的攜程圖片評(píng)論和微博話題圖片，共獲取243 035張照片（表1）。并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除重復(fù)、廣告、食物和人像自拍為主的非海岸帶景觀照片，最終保留157 153張海岸帶景觀照片。

1.3 研究方法

（1）基于上述海岸帶景觀圖像數(shù)據(jù)，利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Convolutional Networks，F(xiàn)CN）對(duì)圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割，同時(shí)因海岸帶景觀圖像的構(gòu)成要素較多且場(chǎng)景較為復(fù)雜，以單一街景圖像為主的數(shù)據(jù)集難以滿足分割需求，故采用ADE20K公開數(shù)據(jù)集對(duì)所提取的景觀要素進(jìn)行訓(xùn)練（表2）。ADE20K是一個(gè)廣泛使用的自然場(chǎng)景數(shù)據(jù)集，涵蓋150個(gè)不同的語(yǔ)義類別和近25 000張密集標(biāo)注的復(fù)雜城市場(chǎng)景圖像，具有范圍廣、類別多和規(guī)模大的優(yōu)勢(shì)，可提升景觀要素識(shí)別的精準(zhǔn)度[48]。

表2 網(wǎng)絡(luò)圖像語(yǔ)義分割部分結(jié)果Tab.2 Results of image semantic segmentation of internet photos

（2）為探明中國(guó)海岸帶景觀感知意象的主要構(gòu)成要素及感知類型，對(duì)上述語(yǔ)義分析得到的150類要素進(jìn)行聚類整合，將海岸帶景觀感知意象要素歸納為自然景觀、城市空間、生活游憩和文化風(fēng)貌4類（表3）。自然景觀是指圖像中的海水、沙灘、動(dòng)植物等自然濱海風(fēng)景，主要為海景風(fēng)光、生物景觀和地質(zhì)地貌景觀三類；城市空間作為人們?nèi)粘Ｉ詈吐糜螉蕵返闹饕h(huán)境要素，是公眾對(duì)沿海城市風(fēng)貌認(rèn)知的重要載體，包含交通工具、基礎(chǔ)設(shè)施、建筑及室內(nèi)環(huán)境；生活游憩則是公眾旅居游玩和日常生活的重要組成部分，包括人物、飲食、公共場(chǎng)所和相關(guān)旅游設(shè)施；文化風(fēng)貌由文化產(chǎn)物和特色植物所構(gòu)成，是不同海域的人文歷史沉淀和地域特色的產(chǎn)物。

表3 海岸帶景觀感知意象要素分類Tab.3 Elements classification of coastal landscape perception image

（3）在上述研究數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，探究海岸帶景觀感知意象空間分異特征，可通過(guò)海岸帶景觀感知意象獨(dú)特性與多樣性進(jìn)行分析。其中海岸帶景觀感知意象獨(dú)特性可反映某個(gè)城市海岸帶景觀感知意象的特色程度，采用單個(gè)城市的4類感知意象類型占比超過(guò)全國(guó)平均占比的標(biāo)準(zhǔn)差表示。標(biāo)準(zhǔn)差越大表示該城市海岸帶景觀意象越具特色。具體計(jì)算見公式（1）。

海岸帶景觀感知意象多樣性是指單個(gè)城市的景觀感知意象要素豐富程度，可利用香農(nóng)多樣性指數(shù)（Shannon's Diversity Index, SHDI）進(jìn)行計(jì)算。多樣性指數(shù)數(shù)值越大說(shuō)明該市海岸帶景觀感知意象的要素越豐富。計(jì)算見公式（2）。

式中，Di表示城市i的海岸帶景觀感知意象多樣性，R代表海岸帶景觀感知意象要素類別的總數(shù)，pi指的是城市第i種景觀感知意象要素占總數(shù)的比例。

（4）為了揭示不同城市海岸帶景觀意象視覺特征，基于景觀視覺感知角度，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別與提取海岸帶景觀圖像中的海水、植物、天空、建筑、沙子、巖石、游船等視覺要素，進(jìn)一步選取綠視率、藍(lán)視率、空間圍合度和設(shè)施配備度4個(gè)視覺特征指標(biāo)進(jìn)行量化分析。其中，綠視率是指圖像中可見的樹木、花草等植物所占的比例；藍(lán)視率是指可見的水體面積占比；空間圍合度是指環(huán)境中的植被、建筑、墻面、柱子等垂直界面要素所占的比例；設(shè)施配備度是指路燈、座椅、垃圾桶、雕塑、燈塔等基礎(chǔ)設(shè)施占整個(gè)圖像的比例。

2 研究結(jié)果

2.1 海岸帶景觀感知意象類型

公眾對(duì)于海岸帶景觀以花草喬灌和海灘砂石等自然海景要素為感知客體，以濱海公共場(chǎng)所為主體感知空間，本研究通過(guò)計(jì)算得到不同中國(guó)海岸帶景觀感知意象類型的平均構(gòu)成百分比（表4）。綜合來(lái)看，沿海城市主要以自然景觀為主要感知意象，占據(jù)了79.90%的絕對(duì)比重。在游覽海岸帶景觀時(shí)，人群自發(fā)分享的環(huán)境感知體驗(yàn)與周邊自然景觀息息相關(guān)。中國(guó)海濱旅游城市多依托豐富的“3S”（陽(yáng)光、沙灘、海水）等自然資源規(guī)劃當(dāng)?shù)睾０稁Ь坝^，因此自然要素則成為公眾對(duì)于沿海城市風(fēng)貌的主要認(rèn)知和喜好傾向。其次，沿海城市城市化水平普遍較高，建筑業(yè)發(fā)展迅速，交通運(yùn)輸和公共服務(wù)設(shè)施等基礎(chǔ)設(shè)施都較為完備，城市空間感知意象類型占比也相對(duì)較大，達(dá)到13.81%。同時(shí)，生活游憩和文化風(fēng)貌感知意象類型也占據(jù)一定的比重，分別占5.14%和1.15%。這是公眾對(duì)海岸帶景觀的另一種映射，表明地域特色景點(diǎn)和城市人文底蘊(yùn)也是人們認(rèn)知海岸帶景觀的重要來(lái)源。

表4 12個(gè)城市海岸帶景觀感知意象構(gòu)成占比（單位：%）Tab.4 Composition of coastal landscape perception image in 12 cities

然而由于中國(guó)海域遼闊，不同海域間海岸帶景觀意象也不盡相同，本研究分別選取每個(gè)城市不同景觀感知意象類型中最具代表性的景觀圖片，以便更直觀地了解各城市的景觀感知意象差異（圖1）。同時(shí)，不同城市間的海岸帶景觀感知意象類型占比也各有差異。從四大海域的數(shù)據(jù)來(lái)看，黃海與南海海域城市的自然景觀占比高于渤海與東海海域城市，而黃海與南海海域城市的城市空間占比則相對(duì)較低。生活游憩占比最低的是南海海域城市，最高的是渤海海域城市。同時(shí)黃海與東海海域城市的文化風(fēng)貌占比略低于渤海與南海海域城市。其原因主要可歸結(jié)于兩點(diǎn)：（1）景觀感知意象類型與地理位置和地域環(huán)境相關(guān)。渤海是中國(guó)四大海域中唯一的內(nèi)海，海域較為封閉，且位于攜沙量巨大的黃河入?？?，多為淤泥質(zhì)海岸。如天津作為海河的入?？冢^海點(diǎn)距城區(qū)較遠(yuǎn)且觀景效果欠佳，濱海景觀多為硬質(zhì)防御工程或依托于特色建筑的主題公園，導(dǎo)致其城市空間類和生活游憩類景觀感知意象類型的比重高于其他城市。而南海位于中國(guó)海洋生態(tài)環(huán)境較好的低緯度區(qū)域，其海域遼闊且具有一定深度，海水流動(dòng)性較大，自我凈化能力較強(qiáng)，海水常年清澈湛藍(lán)，海景風(fēng)光優(yōu)美。因此居民與游客對(duì)于位于南海的北海和三亞的景觀感知?jiǎng)t多集中于以海景為特色的自然景觀類型。其中三亞以特色棕櫚樹林、海灘巨石奇景和南海觀音像等特色地域景觀要素為主，公眾對(duì)其文化風(fēng)貌景觀認(rèn)知程度相對(duì)較高，達(dá)到了3.66%。（2）這種差異性分布也與城市的城鎮(zhèn)化進(jìn)程、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其近岸主要產(chǎn)業(yè)有著密切聯(lián)系。中國(guó)渤海、東海以及南海的珠江口近海高密度的養(yǎng)殖活動(dòng)、工農(nóng)業(yè)廢水和生活廢水的排放均使得其近岸海域受到嚴(yán)重污染，濱海風(fēng)光遭到破壞，自然景觀占比下降。然而，環(huán)渤海工業(yè)帶和東海工業(yè)區(qū)的迅速發(fā)展也為其創(chuàng)造了獨(dú)特的濱海文化風(fēng)貌。此外，天津、上海、廣州等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市在注重海岸帶景觀開發(fā)建設(shè)的同時(shí)，多通過(guò)高樓建筑和公共空間塑造城市形象，因此其自然景觀類的要素構(gòu)成比例則相對(duì)較低。

圖1 各城市具有代表性的海岸帶景觀感知意象圖片F(xiàn)ig.1 Representative images of coastal landscape perception in 12 cities

2.2 海岸帶景觀感知意象空間分異特征分析

海岸帶景觀感知意象空間分異特征可以理解為人們對(duì)海岸帶景觀的感知和認(rèn)知方式，以及這種感知方式在空間上的分異特征，可從獨(dú)特性與多樣性進(jìn)行綜合評(píng)估。

（1）網(wǎng)絡(luò)圖像中各類景觀感知意象占比一定程度上反映了公眾對(duì)該地區(qū)景觀意象要素的優(yōu)先感應(yīng)程度[47]，獨(dú)特鮮明的城市景觀是形成城市辨識(shí)度與旅游吸引力的關(guān)鍵。本研究通過(guò)對(duì)各城市海岸帶景觀感知意象類型占比與全國(guó)城市的平均占比值進(jìn)行比較和計(jì)算，得到全國(guó)四大海域的12個(gè)沿海城市海岸帶景觀感知意象獨(dú)特性的分析結(jié)果（圖2）。總體來(lái)看，南海海域城市的海岸帶景觀感知意象獨(dú)特性最高，東海次之，渤海和黃海最低。其中，北海、上海、三亞和天津4個(gè)城市的海岸帶景觀感知意象的獨(dú)特性較高。北海和三亞因其擁有得天獨(dú)厚的自然條件，多樣的海灘景色、蔚藍(lán)的海水、蔥郁的熱帶植被及豐富的濱海旅游資源等因素共同塑造了公眾對(duì)其海岸帶景觀的獨(dú)特感知。天津和上海則得益于其中西文化交融的歷史背景和較好的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，擁有眾多西式洋樓、特色建筑、歷史遺址及主題公園等景點(diǎn)，為其海岸帶景觀增添了獨(dú)特的魅力和濃厚的人文氛圍。青島、威海、連云港、廣州4個(gè)城市的海岸帶景觀感知意象也具有一定的特色。而廈門、大連、秦皇島、寧波海岸帶景觀意象的獨(dú)特性則相對(duì)較低，部分濱海地區(qū)受到了人工建設(shè)與旅游規(guī)劃不合理等因素的影響，海岸帶景點(diǎn)同質(zhì)化較為嚴(yán)重，造成公眾在游覽時(shí)對(duì)景觀偏好較為統(tǒng)一，無(wú)明顯的地域特色。

圖2 12個(gè)城市海岸帶景觀感知意象空間分異特征分析Fig.2 Spatial differentiation analysis of perception image of coastal landscape in 12 cities

（2）通過(guò)探尋不同城市海景圖像中景觀感知要素的多樣性可評(píng)估海岸帶景觀質(zhì)量及視覺吸引力。海岸帶景觀感知意象多樣性分析計(jì)算結(jié)果顯示（圖2），低值主要分布于渤海和南海，黃海和東海較高，總體呈現(xiàn)中部濱海城市高、南北兩端濱海城市低的分布特點(diǎn)。其中秦皇島、廣州、寧波、連云港、青島和廈門的海岸帶景觀多樣性較高，景觀感知意象較為豐富。這類城市的海岸帶地區(qū)不僅自然資源相對(duì)較為豐富，擁有眾多特殊景觀要素如沙灘、礁石、半島、濕地等，其濱海景觀規(guī)劃也較為合理，如秦皇島與廣州注重海岸帶可持續(xù)規(guī)劃，設(shè)置多處濱海濕地及濱海森林；寧波和廈門積極利用當(dāng)?shù)貎?yōu)勢(shì)發(fā)展海洋旅游，在海岸地區(qū)興建人文建筑和海洋公園；連云港和青島也通過(guò)建設(shè)浴場(chǎng)、港口、碼頭、觀景臺(tái)等，豐富了濱海景觀的呈現(xiàn)。而天津、威海等6座濱海城市的海岸帶景觀則較為單一，其多樣性主要受到自然條件、城市建設(shè)及景觀規(guī)劃三方面的限制。部分城市的地理?xiàng)l件限制了海岸帶景觀的多樣性。例如，天津和大連位于渤海和黃海的近岸地帶，地勢(shì)相對(duì)平坦，岸線相對(duì)平直，缺乏自然的海灣和峽灣等特征，限制了海岸帶景觀的豐富程度。其次，天津、上海等大城市經(jīng)歷了快速的城市化和土地開發(fā)過(guò)程，大部分海岸帶被用于城市建設(shè)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)如大規(guī)模的人工填海和圍海填島，導(dǎo)致原有的自然景觀被破壞和改變，減少了海岸帶景觀的多樣性。而三亞與北海的景觀規(guī)劃多共同注重濱海熱帶風(fēng)情的營(yíng)造，導(dǎo)致其海灘及海岸帶地區(qū)多被開發(fā)為統(tǒng)一的度假村，濱海景觀則更多集中于椰林、沙灘和海島等特定要素。

2.3 海岸帶景觀意象視覺特征對(duì)比分析

不同海岸帶景觀空間的綠視率、藍(lán)視率、空間圍合度和設(shè)施配備度等因素，均影響著公眾對(duì)于海岸帶景觀風(fēng)貌的感知和偏好。本研究通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖像進(jìn)行視覺語(yǔ)義分割得出以下結(jié)果（表5）。

表5 12個(gè)城市海岸帶景觀感知意象視覺特征分析Tab.5 Visual feature analysis of perception image of coastal landscape in 12 cities

綠視率能夠能反映濱海城市的綠化度，與濱?？臻g綠化環(huán)境及人群使用舒適性息息相關(guān)。中國(guó)沿海城市的濱海空間綠視率普遍偏低，多集中分布在5%～15%之間，全國(guó)平均值為11.21%。整體來(lái)看，黃海和南海海域的城市的綠視率普遍較高，其近海海水污染較少，海景質(zhì)量較高，從而推動(dòng)了濱海旅游業(yè)的蓬勃發(fā)展和海岸帶景觀的合理規(guī)劃，綠化建設(shè)較好。渤海和東海綠化情況較差，其地表植被覆蓋率及植物多樣性仍有待提升。同時(shí)作為海景重要特色植物的棕櫚在緯度相對(duì)較低的南海、東海和黃海均有分布，而渤海海域因緯度較高，常配以棕櫚模型營(yíng)造濱海游憩氛圍。

藍(lán)視率可有效反映海景開敞度和視覺舒適度。中國(guó)四大海域城市占比平均值為23.75%，整體相差較小。東海沿海城市因漁港碼頭密度較高，藍(lán)視率整體相對(duì)偏低。渤海、黃海與南海海域藍(lán)視率主要分布于20%～27%間，濱海空間總體海景等水景開敞度較高。

空間圍合度往往是評(píng)價(jià)空間是否舒適、視野是否開敞的主要標(biāo)準(zhǔn)，在海岸帶景觀中，較高的空間圍合度往往會(huì)影響公眾的觀海體驗(yàn)。東海和南海空間圍合度較低，因其相比于渤海和黃海的海岸線較為曲折和延展、海岸帶的縱深較大、海岸線長(zhǎng)度也更長(zhǎng)，這導(dǎo)致東海與南海海岸帶內(nèi)的景觀元素相對(duì)分散。同時(shí)東海與南海常受臺(tái)風(fēng)和海嘯等自然災(zāi)害侵?jǐn)_，為了防止災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，海岸帶的建設(shè)和開發(fā)受到了一定的限制，也一定程度上影響了其濱海地區(qū)的空間圍合度。

設(shè)施配備度可反映城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)系統(tǒng)是否完善，是反映區(qū)域建設(shè)發(fā)展的重要條件。四大海域中南海的設(shè)施配備度最低，如北海和三亞是南海海域主要的濱海旅游城市，多以觀景游覽為主，基礎(chǔ)設(shè)施配套程度較差，設(shè)施配備度僅占4%～5%。而渤海、黃海和東海的設(shè)施配備度均為8%左右，與全國(guó)平均值相近。同時(shí)該三大海域的海上運(yùn)輸業(yè)和漁業(yè)較為發(fā)達(dá)，其船只、碼頭和橋等生產(chǎn)交通類基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)度較高。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

本研究以中國(guó)四大海域的12個(gè)典型沿海城市為研究對(duì)象，通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，從海岸帶景觀感知意象的類型、空間分異特征、視覺特征層面挖掘與分析公眾對(duì)于不同海域城市的景觀感知意象類型與和感知特征。研究發(fā)現(xiàn)：

（1）在海岸帶景觀感知意象類型方面，中國(guó)濱海主要以自然景觀類型感知為主，其次為城市空間類型，生活游憩和文化風(fēng)貌類占比最低，公眾對(duì)這三類景觀意象感知較弱，吸引力不足。同時(shí)受自然地理與人文因素的影響，感知意象類型在地域分布上存在一定差異，意象類型結(jié)構(gòu)亟需優(yōu)化。

（2）在海岸帶景觀感知意象空間分異特征方面，中國(guó)濱海城市整體感知意象獨(dú)特性有待加強(qiáng)，多樣性水平整體較為接近，但部分城市仍存在濱海景觀感知要素不夠豐富和景觀同質(zhì)化現(xiàn)象。

（3）在海岸帶景觀感知意象的視覺特征方面，從整體來(lái)看，中國(guó)沿海城市植被綠化水平偏低、藍(lán)視率適中，親水性較好。從海域分布來(lái)看，渤海與黃海海域城市更多重視空間圍合度和設(shè)施配備方面的建設(shè)，東海的設(shè)施配備度較高但空間圍合度較低，南海的則多注重旅游業(yè)發(fā)展，空間圍合感和設(shè)施配備程度有待提升。

3.2 建議

本文基于上述分析結(jié)果，有針對(duì)性地提出以下策略：

（1）優(yōu)化與平衡中國(guó)沿海城市海岸帶景觀意象結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)公眾感知價(jià)值。在進(jìn)行城市海岸帶空間規(guī)劃時(shí)，應(yīng)注重將人文要素與自然要素相結(jié)合，通過(guò)打造特色建筑、增設(shè)景區(qū)標(biāo)識(shí)、開發(fā)多元旅游等方式，創(chuàng)造與當(dāng)?shù)匚幕?、歷史和地理環(huán)境相協(xié)調(diào)的海岸帶城市景觀，實(shí)現(xiàn)自然、人文、休閑、文化的多元發(fā)展。

（2）綜合提升中國(guó)海岸帶地區(qū)的景觀視覺質(zhì)量，提升公眾游憩體驗(yàn)。如渤海與黃海海岸帶城市應(yīng)重視自然資源的保護(hù)與利用，通過(guò)保留和恢復(fù)自然灘涂、紅樹林等特色景觀元素，形成自然的屏障和邊界并增加海岸帶的空間圍合感，提升綠化覆蓋率的同時(shí)增加濱海生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性；東海與南海海域城市應(yīng)串聯(lián)整體海岸帶，增強(qiáng)公共空間的連續(xù)性，如在適當(dāng)位置建設(shè)海岸公園和海濱步道，提供觀景、休憩和娛樂等設(shè)施和服務(wù)，提升空間圍合感和設(shè)施配備度。

（3）強(qiáng)化不同地域海岸帶景觀特色風(fēng)貌，打造多樣濱海景觀。中國(guó)不同海域的海景各異，需把握當(dāng)?shù)夭煌瑑?yōu)勢(shì)景觀意象，避免同質(zhì)化與單一化。如渤海可利用淺海灣和灘涂的地理特點(diǎn)，突出濱海濕地生態(tài)景觀；黃海擁有廣闊的海灘和波濤洶涌的海域，可開展沖浪和帆船比賽等親水體驗(yàn)活動(dòng)；東?？梢劳胸S富的島嶼資源突出海島風(fēng)光，打造各類海濱休閑活動(dòng)；南海以熱帶風(fēng)光和豐富的海洋生態(tài)聞名，應(yīng)通過(guò)熱帶風(fēng)情營(yíng)造與海洋生態(tài)保護(hù)相結(jié)合展現(xiàn)南海獨(dú)特的生態(tài)魅力。

相較于之前的研究，本研究一方面通過(guò)社交媒體和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)獲取大量公眾意象基礎(chǔ)，更廣泛更細(xì)致地了解到公眾認(rèn)知感受，使研究更具真實(shí)性。另一方面則基于人工智能技術(shù)將海岸帶景觀意象、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，為景觀意象認(rèn)知研究提供了新的研究視角與方法。同時(shí)也更好地指導(dǎo)了濱海城市旅游空間規(guī)劃的完善和景觀地域特色的保護(hù)。

但本研究仍存在諸多不足之處。首先，網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)覆蓋人群主要為善于使用社交平臺(tái)的中青年用戶，缺乏老年群體的感知數(shù)據(jù)，導(dǎo)致分析結(jié)果具有一定的局限性，如何優(yōu)化數(shù)據(jù)源是未來(lái)研究需要繼續(xù)探索的方向。其次，由于網(wǎng)絡(luò)爬取的圖像未包含時(shí)間及地理坐標(biāo)信息，因此無(wú)法進(jìn)一步進(jìn)行景觀意象的時(shí)空差異化分析，且圖像包含的視覺感知信息僅局限為客觀感知，日后可通過(guò)配合量表評(píng)分收集主觀感知信息，對(duì)中國(guó)海岸帶景觀開展綜合性評(píng)價(jià)。

注：圖1中 A1、A3、C3、D2-4、E1、F3、G1-2、J1-3、K3、L1-2均源自https://image.baidu.com/；A2、B3、C2、E3、F4、H1-2、K1-2均源自http://cn.bing.com/；A4、B1-2、C1、C4、E2、E4、F2、G4、H4、I1-2、I4、J4、K4、L4均源自https://stock.tuchong.com/；B4、D1、F1、I3均源自https://weibo.com/；G3、H3、L3均源自https://www.ctrip.com/；圖2由作者繪制。