基于多源大数据的轨道交通站域街道品质多维评价分析——以成都市三环内地铁站域街道为例

发布时间：2021-09-15 06:36

　　为了科学测度、准确评价站域街道的空间品质并实现有效优化,选取成都市73个地铁站域,以街道网络、POI（point of interest）、街景图片等多源大数据为支撑,运用机器学习、sDNA分析（spatial design network analysis）等技术,构建了以便捷性、功能性与舒适性为核心的评价体系,进行站域街道空间品质的大规模定量评价,并针对不同等级的站点提出了导控策略。结果表明,在城市整体层面,68.03%的站域街道评分低于中等水平,街道功能性与舒适性普遍较好,便捷性较差;在站域层面,街道空间品质呈现出南高北低、西高东低、内高外低的分布特征。研究使人本尺度的分析精度、站点尺度的分析深度和城市尺度的分析广度得以兼顾,有助于创建高效的城市管理动态反馈机制。 

【文章来源】：河北科技大学学报. 2020,41(05)

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

研究区域范围

研究框架

3)街景图片:本研究基于路网数据,以经纬度为参数,每间隔60 m在道路网格上生成采样点,通过HTTP URL调用百度地图的API,设置视点位置坐标、视线水平和垂直的角度,最终生成每个样本点的街景图片。本研究中视线的垂直角度为0°,水平角度抓取0°,90°,180°和270°,即平行于道路的前后左右4张街景图,以保证各采样点的全视角观察,最终从抓取的23 750个采样点上采集到95 000张街景图片(图片的分辨率为1 280*70)。参考已有研究和相关导则[22-23],本文以成都市三环内73个地铁站点为中心建立了800 m缓冲区,筛选后最终得到了6 821条街道、1 017个公交站点、4 139个交叉口、144 988个POI数据、45 356个建筑和13 690个街景采样点(见图3)。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3395590