图像语义视野下城市地标建筑影响作用量化研究

周 韬 | Zhou Tao

郑文晖 | Zheng Wenhui

李岳川 | Li Yuechuan

1 研究背景

地标是人类认知环境的重要因素，它能够帮助人类建立对空间方位与距离的感知[1]。“地标”这一词语由英语的“landmark”翻译而来，在中文语境下，一般将“landmark”理解为人们对“地面空间方位的标记与指示物”这一地理事物的规范化简称[7]。在城市设计领域，城市地标更多的是指对城市空间结构具有指引性和影响作用的建筑物或构筑物。城市地标建筑具有突出的视觉代表性，反映的是城市人群对地标建筑乃至其所在区域城市空间的认知程度。当代科学技术背景下，人们对城市空间设计的认识已不再局限于三维空间建构，如尺度、比例等内容，更侧重于从人群的视觉感受出发，对三维物质空间进行调整与优化。从视觉感受出发研究城市地标建筑的影响幅度与范围，并以此为基础探索以城市地标建筑为视觉主体的城市空间设计方法是现今城市设计的重要趋向之一。

2 相关研究综述

关于城市地标建筑的研究，国外学者已积累了大量相关经验。Kevin Lynch[1]、Gibberd[2]、Aldo Rossi[3]和Cliff Moughtin[4]等学者对城市空间、城市形态和城市相关标志性要素的研究成为城市地标研究的基础。

随着我国城市建设速度不断加快，城市规划学者们大多从定性的角度对城市地标建筑开展研究。卜巍[5-6]、蓝力民[7]和刘云[8]等学者对城市地标的相关概念进行了辨析，探讨了“城市地标”与“城市标志性建筑”的差异，为后续研究提供了界定研究对象的方法。在城市地标建筑的设计方法上，亦有诸多学者对此进行了探索。邓昭华提出了“背景—差异对象”的城市地标认知概念，并在此基础上提出城市地标体系塑造方法[9]。庄宇在分析地标特性、与城市背景的关系及地标的感知空间等基础上，提出构建城市空间秩序的原则[10]。杨俊宴以尺度作为基本概念，从建筑形态、空间布局及景观观望入手，分析高层地标建筑与城市环境的相关性[11]。涂胜杰结合历次黄鹤楼视线保护规划的控制要点，详细阐述了武汉市在黄鹤楼视线保护工作中的思路和方法演进过程，提出了城市地标视线管控所应关注的重点[12]。在以上理论与实践中，大多数学者对城市地标建筑进行定性分析，取得了重要的研究成果。但在从视觉感受角度研究地标建筑对城市空间的影响方面，少有研究涉及。

近年来，国内外学者尝试以图像数据为基础开展城市研究。MIT 的学者CésarA.Hidalgo及其团队基于谷歌街景地图，通过问卷调查对街区的安全性、居民富裕程度和活力指数进行评级,从而生成新的语义信息[13-15]。Xiao jiang Li（李小江）等以美国纽约曼哈顿东村为例，使用谷歌街景地图专门针对绿视率进行测度研究[16]，较为准确地从街道图像中识 出不同的城市特征[17]。刘祎绯的研究主要以视觉感知数据为基础，探究不同人群对城市历史景观的空间认知，对数据进行处理后得到城市意象感知体系[18-21]。龙瀛、曹越皓等基于网络照片数据提出城市意象研究模型，在大数据与人工智能技术背景的支持下从意象结构、意象类型和意象评价3个维度深度刻画城市意象，拓展城市意象的认知方法[22-24]。

以图像为数据源的城市研究已具备一定的理论基础，但研究对象多集中于城市街道空间和城市意象，以特定目标为研究对象的研究较为少见。本研究希望在现有研究基础上，以特定目标（城市地标建筑）为研究对象，基于图像数据源开展定量分析，从人的视觉认知与感受出发，以量化的方式研究城市地标建筑对城市空间环境与区域的影响。

3 研究方法

3.1 要素分类与量化

视觉感受是人们对城市空间环境认知的基础，人们需要依靠视觉接收到的信息理解和认识城市空间。本研究中，借用计算机领域的“图像语义”①的概念，使用直观的图像数据源对各类城市空间视觉信息分类处理，针对地标建筑分割出的目标图像可引申为“地标建筑认知画面”。以图1、图2内容为例，使用相机拍摄到的城市空间照片（图1）模拟人眼接受到的视觉信息，将图像中的各类要素分类表现为“地标建筑认知画面”（图2）(下文简称为“认知画面”）。在图2中，将城市空间视觉信息简化分为四类，分别为天空、建筑（不含地标建筑）、地标建筑、绿化。认知画面中偶有如汽车、天线等建筑要素之外的遮蔽物进入画面中，在绘制过程中进行部分纠偏。使用具体数值量化各类要素在画面中所占比例，要素在画面中所占比例的数值在本研究中称为“画面占有率”。

图1 实景照片

图2 地标建筑认知画面

3.2 地标建筑的选取与观察

以图3为例，依据既往研究对地标建筑的界定，图3中的地标建筑为超过100m的高层建筑，以该地标建筑为圆心，分别以100m、200m、300m为圈层半径设定该地标建筑的观察范围。在每一圈层平均分布12个观察点，以正北为起点，按照顺时针顺序环绕一周。在每个观察点上使用相机对该地标建筑进行拍摄观察，所得观察结果以照片方式记录。局部如观察点落在建筑内部之处，在距离相差不大的情况下可按实际情况对拍摄点进行调整。将拍摄好的照片归纳表现为认知画面，计算画面占有率，以百分数表示。

图3 地标建筑的观察方式

3.3 数据处理

将认知画面中地标建筑的画面占有率数值抽出，逐步进行数据处理分析。

（1）计算平均值

以各圈层为单位，对地标建筑画面占有率数值进行平均值计算，计算公式为：，式中：表示地标建筑画面占有率的平均值，Xi表示圈层中各观察点的地标建筑画面占有率，n表示观察点的数量。该数据表示地标建筑在不同观察距离上对城市空间的平均影响程度。

（2）计算方差

对各圈层地标建筑画面占有率数值进行方差计算，计算公式为Var=，式中：Var表示地标建筑画面占有率的方差，Xi表示圈层中各观察点的地标建筑画面占有率，表示地标建筑画面占有率的平均值，n表示观察点的数量。该数据表示地标建筑在不同观察距离上对城市空间影响程度的稳定性。

（3）计算相关性

同时对城市区域中多处地标建筑开展研究时，通过相关性分析可以考察地标建筑对城市空间影响的相似性与差异性。将各地标建筑数据输入SPSS软件计算做相关性分析，以R值表示数据之间关联性的强弱。

4 数据采集与分析

4.1 确定调研对象

依据既往研究对地标建筑概念的界定，结合本研究的实际情况，在江西省南昌市红谷滩中心区选取建筑高度超过100m的高层公共建筑作为本研究的调研对象（图4）。红谷滩新区是为拓展城市规模，构建“一江两岸”城市发展格局而设立的城市新区。红谷滩中心区在行政区划建制不到20年的时间内迅速发展，已成为集商贸金融、行政办公、信息、文化、居住等多功能为一体的新型城市中心区。该区的城市建设活动大多是在城市规划管理条例限制下进行的，用地性质与建筑功能多样，符合条件的调研对象数量较多，预计分析结果可以有效地反映城市地标建筑对城市空间环境的影响程度。选取的调研对象信息如表1所示。

表1 选取调研对象信息

图4 调研对象位置

4.2 计算地标建筑画面占有率

考虑到冬季树木落叶对观察认知画面的影响，调研时间选定为2019年10月至11月。根据前文所述编号方法，对各地标进行编号观察，并绘制每个观察点的认知画面。以各地标建筑为单位计算各地标建筑画面占有率数据，统计结果如表2所示。

表2 地标建筑画面占有率统计表（以地标建筑A为例，部分数据省略）

将各地标建筑的画面占有率数据进行可视化处理，得到图5、图6、图7、图8、图9。

图5 地标A各观察点画面占有率统计

图6 地标B各观察点画面占有率统计

图7 地标C各观察点画面占有率统计

图8 地标D各观察点画面占有率统计

图9 地标E各观察点画面占有率统计

如图5～9所示，受观察距离的限制，在100m圈层观察范围上各地标建筑的画面占有率均较高，随着观察距离的增大，画面占有率相应递减，呈现一定的线性关系。这种数值的变化反映了地标建筑对城市空间的影响程度与观察距离有一定的关系，但随着观察距离的变化，对地标建筑观察产生影响的城市空间要素增多，地标建筑的画面占有率也会产生一定波动。以地标E为例，该地标在100m圈层观察范围从各个方向上对城市空间的影响程度都十分明显。究其原因，地标E所处区域为城市中心，东南方向面向这一区域的城市开敞绿地，较低的建筑密度使地标E在这一区域内视觉特性十分突出。而随着观察距离增加，影响观察地标建筑的其他因素增多，地标E的影响幅度也随之降低。

4.3 数据处理与分析

（1）计算平均值

根据前文所述研究方法，以各地标的各圈层观察范围为单位，计算地标建筑画面占有率平均值，计算结果如表3所示。

将表3的数据可视化处理，如图10所示。

图10 各地标建筑画面占有率平均值

表3 各地标建筑画面占有率平均值

地标建筑画面占有率平均值表示的是地标建筑在不同观察距离上对城市空间的平均影响程度。从整体上来看，随着观察距离的不断增加，地标建筑对城市空间的平均影响程度在不断递减。以不同观察圈层为单位，对比不同地标的数值可以看到：在100m圈层观察范围上，地标E的平均影响程度远远大于其他地标，数值接近50%。如前文所述，地标E周边较低的建筑密度使其呈现这一特征。由此也可推断，当人群在距该地标建筑100m范围左右活动时，该地标在城市空间中对人群的视觉影响是非常显著的，在城市空间结构中占据主导地位。

（2）计算方差

根据前文所述研究方法，以各地标的各圈层观察范围为单位，计算地标建筑画面占有率的方差，计算结果如表4所示。

表4 各地标建筑画面占有率方差

将表4的数据可视化处理，如图11所示。

图11 各地标建筑画面占有率方差

地标建筑画面占有率方差用来表述数据的波动性，即表示地标建筑对城市空间的影响程度是具有较强跳跃性的还是连续稳定的。以不同观察圈层为单位，对比不同地标的数值可以看到：在100m圈层观察范围上，地标E的方差数值远大于其他地标，表示地标E对城市空间的影响是具有跳跃性的。结合图11中地标E各观察点的画面占有率，可以发现，地标E在东面和南面方向影响幅度较大，在北面和西面影响则较弱。地标D的方差数据较小，表示该地标对周边城市空间的影响较为连续稳定。在200m圈层观察范围上，各地标的影响差异较小。

（3）计算相关性

根据前文所述研究方法，以各地标的各圈层观察范围为单位，使用SPSS软件对各观察点的地标建筑画面占有率进行相关性分析，以此结果考察各地标建筑对城市空间影响的相似性与差异性。抽出显著相关的数据（表5）。

表5 以圈层为单位的地标建筑画面占有率相关性分析

一般认为，|R|≥0.800时为两变量间高度相关，0.800＞|R|≥0.500时认为两变量中度相关，0.500＞|R|≥0.300时认为两变量低度相关。从表5分析结果看，地标C在100m圈层上对城市空间的影响作用与其在200m圈层上类似，两者的关联性在统计学意义上比较明显，呈现高度显著正相关关系。由此可以推断地标C给人带来的空间感受较为稳定，虽然观察距离发生变化，在多数情况下该地标对城市空间产生的影响作用是相似的。同理，分析结果显示地标B和地标E在100m圈层上，地标C和地标D在300m圈层上对城市空间的影响作用类似。结合图4、图7～11，考察以上地标的空间位置关系、周边环境与其地标建筑画面占有率，可知这种相关性是由建筑本身的形态关系、建筑周边环境的空间关系和城市空间结构形成的。例如地标C和地标D的西北侧建筑密度均较高，因此在一定的观察距离上两者产生的空间感受比较接近。

（4）数据分析结果小结

根据以上数据分析的结果，可以对城市地标建筑的影响作用总结如下：

①在一定的观察距离范围内（如100～200m），城市地标建筑对周边城市空间的影响作用比较突出，同时也存在一定的波动性。究其原因，在这一相对较近的观察距离内，对地标产生遮挡的建筑、绿化等因素较多，同时，地标建筑周边的城市建设控制因素也会对其产生一定的影响。例如较高的建筑密度和容积率会减弱地标建筑的视觉主体性。当观察距离增加到一定程度后，各地标的影响作用逐渐减弱，趋于类似。

②从视觉观察认知的角度来看，部分地标建筑对人形成的影响作用具有相似性，即差异性较小。例如地标B和地标E，地标C和地标D，在一定观察距离上的认知画面中，地标建筑的画面占有率的变化较为相似。形成这一结果的原因可以从两方面考虑：首先，两组地标建筑本身的形体设计方式基本都是裙房和塔楼组合的方式，建筑的尺度比例相近。其次，受到地标建筑周边的城市建设控制的影响，周边建筑的密度和容积率、绿化环境等要素组合使得两组地标建筑的影响作用具有一定的相似性。

结语

本文基于人体视觉认知，以图像语义原理为基础，对城市地标进行观察并使用连续的图像数据对其进行量化处理，以数值的方式反映出人对地标建筑的感知状况，由此反映地标建筑对周边城市空间的影响作用。在研究中使用量化的数据以利于在城市设计阶段对城市空间环境认知进行把握与控制。但由于本文中的调研样本数量较少，不足以证明如天空、绿化和其他建筑等因素是否对地标建筑的作用程度产生影响。因此，当前的分析研究仅是阶段性成果，在今后的研究中将增大样本数量，将其他因素加入数据分析过程，构建完整的指标体系。

资料来源：

文中所有图片均为作者自摄、自绘。

注释

①图像语义（分割）是AI领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。普通的图像分割往往是根据图像的颜色纹理进行划分区域，而语义分割是基于一个语义单元，例如将人，车等目标从图像中分割出来。