街景图示语境下街道绿视率研究

王诺君　李昊宣　赵顺利

摘 要：我国城市绿化水平衡量指标正从以传统绿化指标评估城市绿化二维情况转换为用绿视率作为新型的三维空间绿化效果评估。本文通过对天津五大道主要道路的空间绿化研究，在街景图示语境下研究主要街区的绿视率，从五大道四条主要街区空间格局、不同用地类型绿视率差异性以及植物配景对绿视率的影响等评估该片区的三维空间绿化。

关键词：五大道历史街区;绿视率;三维空间;街景图片

1 绿视率研究方法

1.1 绿视率的定义及计量方法

1.1.1 绿视率定义：

在人眼高度中所看到的绿色所占比例，包括屋檐下的花卉、墙体绿化、草坪、远处的群山和水体等，是立体的绿量计量指标[1]。

1.1.2 采用的绿视率计量方法

城市绿视率测算主要技术评估方式为：

通过人视角拍摄真实街景图片，对街景图片进行识别和语义分割，即输入图像数据，利用解码器综合环境、周边要素和图形本身特征，实现图片要素智能分割（图1），再利用PYTHON输出绿化占比[2]。

1.1.3 绿视率计算与数据统计

绿视率的精确计算公式[3]如下：

绿视率=绿视面积（S）街道长度（W）×建筑平均高度×100%

此外，也可以用估算绿视率方法快速判断某个街区绿视率的高低，公式[3]如下：

绿视率=绿视面积视野面积×100%

2 绿视率满意度评价及其影响因素

人行道的绿视率更侧重人在街道行走时的可步性和体验感受，它的测定更能直接准确地反应人对街道绿化空间的真实感受。因此，做采访调查和问卷调查时，我们更侧重行人在人行道上的绿视率体验测定。

2.1 绿视率与满意度评价

在调研市民街道绿量感知度时，四种类型街道步行空间共选取8张不同观测点的照片用于街道绿视率满意度的问卷调查，采访天津市五大道街区市民对街道的绿量感知度偏好分析。

整理后，照片3号和7号（图2-1、图2-2）得分最高，1号和8号（图2-3、图2-4）得分最低。通过比较后得出，得分高（绿视率高）的街道比得分低即绿视率低的街道更受公众喜欢;且当街道步行空间环境中的绿视率基本一致时，具有丰富色彩、层次、空间且具有线性曲折、有起伏性的街道步行空间的满意度评价都相对较高。

2.2 绿视率影响因素

通过阅读各类期刊（图3），可得虽然不同地区绿视率的影响因素较多，但主要为用地类型、街道本身因子及植物配置。后定针对这三点影响因子，以五大道历史街区用地进一步探索影响绿视率的因素。

3 五大道街区的绿视率分析

3.1 数据处理

3.1.1 数据获取

3.1.2 基于街景图片的街道绿化自动化评估方法

与传统的人工操作的计算方法相比，街道绿化自动化评估方法可大大缩短计算时间及减少误差。基于以HSL色彩空间模型為基础的全自动化的计算方法，快速测算图像绿视率[4]。

判别获取的街景图像库中图片，将其像素颜色转化为H、S、L三个分量。当满足三个识别条件即可认为此HSL模型为绿色像素点[4]。

基于自动化绿视率算法，选取街景图片位置点大于3，且绿视率大于0.25的绿色舒适型街道作为主要研究数据来源，以避免由于位置点较少及绿化不均而造成的误差。基于以上论述，在五大道历史街区将重庆道、马场道、睦南道、成都道作为调研对象。

3.1.3 研究方法图解

3.2 五大道街区绿视率空间分析

3.2.1 不同用地性质绿视率比较

不同街道绿化要求根据用地性质而存在差异。例如商业型公共用地为了避免遮挡沿街商业的视线，应营造通透舒朗的绿化景观，植物的冠幅应较小，株距较宽; 而以居住功能为主的街道为了阻挡车行道上的噪音、尾气，营造相对私密、安静的居住空间，应选用大乔木形成连续的林荫树列。所以一般居住街区的绿视率较高，而商业街道的绿视率较低[5]。

3.2.2五大道道路宽度与绿视率的关系评价

随着城市街道的路幅宽度呈现出逐渐加大的趋势，与街道断面形式对绿视率的影响相同，行人对街道绿量的感知程度受人眼视域限制。当人们在街道中行进时，视线通常向前，视野会被天空和路面占去更大的部分而很少能够关注到街道两侧的绿化，较宽的路幅只会使绿量更加远离街道，从而使人在有限的视野范围内获得较少的绿量。因此可以初步判断出绿视率值随着街道路幅宽度的增加而降低。

4 结语

本文以天津市五大道历史街区为例，基于街景照片和Photoshop等工具定量计算出绿视率指标，分析并验证关于绿视率的影响因素。城市不同用地类型的绿视率相差较大，要注意在高密度建筑的城市用地中，“见缝插绿”地增加绿化，拓展立体绿化范围。

希望通过调研分析，可以系统全面地改善城市三维空间街道绿化提供理论实践依据，更好的带动城市活力促进社会健康和谐发展。

[参考文献]

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

[2]曾祥平，陈亚萍.基于街景图片语义分割的郴州道路绿视率研究[J].城市住宅，2019，26（08）：103-106.

[3]肖希， 韦怡凯， 李敏. 日本城市绿视率计量方法与评价应用[J]. 国际城市规划， 2018， 33（2）：102-107.

[4]李明霞.基于绿视率的城市街道步行空间绿量视觉评估[D]. 中国林业科学研究院， 2018.

[5]彭锐，刘海霞.城市道路绿视率自动化计算方法研究[J].北京规划建设，2018（04）：61-64.

[6]崔喆，何明怡，陆明.基于街景图像解译的寒地城市绿视率分析研究——以哈尔滨为例[J]. 中国城市林业， 2018， 16（05）：38-42.

[7]王敏，彭唤雨. 绿视率引导下的城市绿色空间发展探析——日本的经验与借鉴[J]. 住宅科技， 2018（9）：51-57.

[8]陈明，戴菲，李文佩，杨超.基于绿视率的城市绿化评估——以武汉江汉区为例[J].中国城市林业，2019，17（03）：1-6.

（作者单位：河北工业大学，天津 300130）