白釗成，張家禮

(西南林業(yè)大學(xué) 園林園藝學(xué)院，云南 昆明650224)

當(dāng)前城市綠化水平的提升主要是在規(guī)劃層面，興建大規(guī)模的綠地公園，對(duì)城市的生態(tài)進(jìn)行大修大補(bǔ)，而對(duì)于與城市居民關(guān)系最密切的城市街道空間缺乏必要的關(guān)注[1]。出現(xiàn)這些問(wèn)題最直接的原因是綠化覆蓋率、綠地面積這些遙感尺度下的綠化指標(biāo)主導(dǎo)了城市綠地建設(shè)[2]。

近年來(lái)，越來(lái)越注重城市與人的關(guān)系，以人為本進(jìn)行城市規(guī)劃的前提是需要改變綠化指標(biāo)測(cè)算的“非人性”，從人本尺度下衡量“看到的綠色”。日本政府于2004年通過(guò)“景觀綠三法”，使綠視率(Visible Green Index, VGI)成為城市街道綠化品質(zhì)評(píng)價(jià)體系的常規(guī)指標(biāo)[3]。但由于缺乏足夠的技術(shù)手段，綠視率指標(biāo)的計(jì)算需要借助相機(jī)拍攝、網(wǎng)格法計(jì)數(shù)等繁瑣的人工步驟，在實(shí)施中缺乏效率，而隨著街景地圖與圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，這一測(cè)度指標(biāo)才逐漸便捷化[4-5]。

在街道綠化研究重視人本尺度的背景下，目前已有較多的研究通過(guò)測(cè)度綠視率來(lái)描述城市街道的綠化品質(zhì)，但綠視率與傳統(tǒng)綠化覆蓋率之間的對(duì)比分析鮮有研究[6-8]。通過(guò)對(duì)城市空間綠化品質(zhì)不同尺度的測(cè)度，全面展現(xiàn)城市綠化水平，進(jìn)一步探討基于地理空間的遙感尺度與基于人眼信息的人本尺度之間的信息差異，從而分析城市綠地規(guī)劃視角從“頂視”轉(zhuǎn)向“人視”的合理性，提出更注重居民感受的綠化品質(zhì)提升策略。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)域

以杭州市中心城區(qū)作為研究對(duì)象，具體范圍是以秋石高架、留石高架、五老峰隧道、之江路圍合的區(qū)域，包括了上城區(qū)、下城區(qū)、西湖區(qū)、拱墅區(qū)、江干區(qū)的部分或全部范圍，總面積為123.79 km2。

作為首批國(guó)家生態(tài)園林城市(2017年)，杭州2020年底建成區(qū)綠地率已達(dá)37%，從遙感視尺度來(lái)看，城市總體的綠化品質(zhì)較高。從人本尺度來(lái)看，因中心城區(qū)部分街道建設(shè)年代久遠(yuǎn)，街區(qū)的綠化情況較差，在2020年發(fā)布的《新時(shí)代美麗杭州建設(shè)實(shí)施綱要(2020-2035年)》中也對(duì)居民的綠化感知提出了更高的要求[9]。從政策文件上來(lái)看，依照2種尺度評(píng)價(jià)的杭州市城區(qū)綠化品質(zhì)表現(xiàn)出差異，人本尺度逐漸受到重視，因此具備比較研究的價(jià)值。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

1.2.1 路網(wǎng)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)來(lái)自于Open Street Map(OSM) 上獲取的矢量路網(wǎng)數(shù)據(jù)及屬性數(shù)據(jù)，道路等級(jí)共劃分為快速路、主干道、次干道、支路及其他道路5類(lèi)。對(duì)下載的路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗數(shù)據(jù)、合并多車(chē)道、空間拓?fù)涞阮A(yù)處理，最終獲得總計(jì)959.46 km的單線道路。同時(shí)，利用ArcGIS軟件以50 m的間距設(shè)置道路點(diǎn)，作為街景圖像采集的基礎(chǔ)，總共生成20 558個(gè)綠視率測(cè)算點(diǎn)。

1.2.2 街景圖片 由于騰訊地圖與高德地圖均停止了街景地圖的更新服務(wù)，因此選取百度地圖作為街景數(shù)據(jù)的來(lái)源，研究區(qū)域范圍內(nèi)的街景地圖最新更新至2020年6月。

通過(guò)調(diào)用百度API服務(wù)接口，使用Python編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序，以ArcGIS軟件等間距生成測(cè)算點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)來(lái)批量獲取街景圖片。為了模擬人眼的視角，設(shè)置街景采集的垂直角度為60°，水平視角為120°[10]。設(shè)置街景圖片的大小為1 024*512像素，在抓取圖片時(shí)，為了獲取完整的街景信息，分別獲取水平方向上0°、90°、180°、270°，即測(cè)算點(diǎn)東、南、西、北4個(gè)方向街景圖片[11]。剔除爬取街景不理想的，共獲得20 341個(gè)有效點(diǎn)位上81 364張街景圖像。

1.2.3 遙感影像 歐洲航空局(ESA)的哨兵2號(hào)(Sentinel-2)衛(wèi)星拍攝的影像數(shù)據(jù)空間分辨率較高，涵蓋了13個(gè)頻段的光譜數(shù)據(jù)。并且相較于其他衛(wèi)星系統(tǒng)具有更加銳利平滑的地物邊緣，因此研究選取其拍攝的L1C級(jí)多光譜數(shù)據(jù)(MSI)用于綠化覆蓋率的計(jì)算[12]。

遙感數(shù)據(jù)下載杭州市植被茂密時(shí)期無(wú)云天氣狀況下的的L1C級(jí)影像(2021年4月18日)，由于L1C級(jí)影像并未進(jìn)行過(guò)大氣校正與輻射定標(biāo)，因此利用Sen2cor軟件對(duì)其進(jìn)行校正以正確反映地表反光率。校正后的影像導(dǎo)入SNAP軟件再進(jìn)行重采樣、掩膜裁剪等預(yù)處理，最終得到1幅覆蓋研究區(qū)域、分辨率為10 m的無(wú)云遙感影像。

2 研究方法

2.1 基于圖像識(shí)別技術(shù)的街道綠視率測(cè)算

以圖像識(shí)別技術(shù)識(shí)別爬取到的街景圖像，通過(guò)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)工具包GluonCV，運(yùn)用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully Convolutional Network, FCN)的DeepLabv3+模型，調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的開(kāi)源數(shù)據(jù)集ADE20K，來(lái)識(shí)別街道環(huán)境的圖像[13]。經(jīng)過(guò)識(shí)別，圖像內(nèi)不同的景觀類(lèi)型即被賦予不同的標(biāo)簽(label)，使用NumPy算法對(duì)植物標(biāo)簽進(jìn)行遍歷檢索，遍歷喬木、灌木、草本3類(lèi)景觀標(biāo)簽所占圖像全像素的面積，即為該圖像的綠視率。街道某一點(diǎn)上的綠視率數(shù)值為該點(diǎn)4個(gè)方向上綠視率的平均值，因此定義公式如下：

(1)

式中：i代表東南西北4方位的方向，j代表喬木、灌木、草本3個(gè)要素，取值為1～3，Pij表示測(cè)算點(diǎn)P的i向方位上要素j占圖像全像素的比例。

根據(jù)公式，計(jì)算得到各個(gè)測(cè)算點(diǎn)的綠視率數(shù)值，利用ArcGIS的空間連接功能對(duì)道路上全部的測(cè)算點(diǎn)位進(jìn)行賦值并可視化，分析其在空間上的分布。

圖1 某測(cè)算點(diǎn)綠視率分析計(jì)算示意

2.2 歸一化植被指數(shù)計(jì)算

歸一化植被指數(shù) (Normalized Vegetation Index,NDVI)常被用于遙感影像的綠化覆蓋率計(jì)算[14]，計(jì)算方式為：

(2)

式中：NIR為近紅外波段的反射值(Near Infrared)；R為紅光波段的反射值(RED)。NDVI的取值范圍為[-1,1]，正值的區(qū)域表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大。

使用SNAP軟件的NDVIProcesssor工具對(duì)預(yù)處理后的衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行植被覆蓋計(jì)算，在結(jié)果呈現(xiàn)階段調(diào)整紅光波段和近紅外波段的比例因子以達(dá)到最佳的分割效果。由于分割后的綠化覆蓋以柵格化圖片的形式展示，因此需要導(dǎo)入ArcGIS進(jìn)行裁剪、柵格轉(zhuǎn)面等處理才能進(jìn)行數(shù)值化的計(jì)算。

2.3 空間相關(guān)性分析

由于綠化覆蓋率是一個(gè)區(qū)域內(nèi)的指標(biāo)數(shù)值，而街道綠視率是某一個(gè)測(cè)算點(diǎn)上的指標(biāo)，為了使二者能夠在同層級(jí)、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)進(jìn)行比較研究，需要將綠化覆蓋率以點(diǎn)的形式表達(dá)，代言該點(diǎn)所在某一個(gè)區(qū)域的綠化覆蓋水平。為了保證計(jì)算的科學(xué)性，需要確定綠化覆蓋率測(cè)算的區(qū)域范圍。《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)(GB50180-2018)》規(guī)定了500 m居民生活圈的綠地可達(dá)性，因此以500 m×500 m的網(wǎng)格作為植被覆蓋率的測(cè)算區(qū)域，并將測(cè)算區(qū)內(nèi)植被覆蓋率的數(shù)值通過(guò)ArcGIS的空間連接方法賦值于該區(qū)域內(nèi)各個(gè)綠視率測(cè)算點(diǎn)中，并生成相應(yīng)的屬性字段。生成后的點(diǎn)位數(shù)據(jù)同時(shí)具有綠視率和綠化覆蓋率2個(gè)指標(biāo)數(shù)值，因此可以通過(guò)GeoDA的雙變量空間自相關(guān)分析對(duì)每個(gè)街道的VGI和NDVI進(jìn)行直觀比較。根據(jù)Anselin提出的雙變量空間自相關(guān)分析(Bivariate Moran’s I)進(jìn)行計(jì)算[15]，公式如下：

(3)

式中：Ii表示空間單元的2個(gè)變量之間的局部空間關(guān)系；wij為兩個(gè)鄰接單元i和j的空間權(quán)重矩陣；zi、zj是空間單元中2個(gè)觀測(cè)值、的方差標(biāo)準(zhǔn)化值。

根據(jù)計(jì)算結(jié)果Ii可得出4種聚類(lèi)模式，高-高型表示高綠化覆蓋率和高綠視率的區(qū)域，低-低型表示低綠化覆蓋和低綠視率的區(qū)域，高-低型表示高綠化覆蓋和低綠視率的區(qū)域，低-高型則表示低綠化覆蓋和高綠視率的區(qū)域。

3 結(jié)果與分析

3.1 綠視率評(píng)價(jià)結(jié)果與分布因素

根據(jù)以往的研究，當(dāng)綠視率≥25%時(shí)，人們對(duì)街道環(huán)境中的綠色信息感知明顯，而當(dāng)綠視率≤15%時(shí)，人們對(duì)環(huán)境中綠色信息的感知較差[16]。根據(jù)前人研究并結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況，將道路環(huán)境綠視率劃分為5個(gè)等級(jí)，分別是：綠視率很低(0≤VGI<15%)、綠視率較低(15%≤VGI<25%)；綠視率一般(25%≤VGI<45%)；綠視率較高(45%≤VGI<70%)；綠視率很高(70%≤VGI)?？偟膩?lái)看，杭州市中心城區(qū)的街道綠視率呈現(xiàn)出西南側(cè)最高，向東、向北逐漸遞減的趨勢(shì)(圖2)。研究區(qū)內(nèi)綠視率在空間分布上差異較大，從行政片區(qū)來(lái)看，杭州市中心城區(qū)平均綠視率為28.33%，其中最高的西湖區(qū)為34.05%，最低的下城區(qū)為24.20%。西湖風(fēng)景名勝區(qū)內(nèi)外的綠視率數(shù)值也有較大區(qū)別，風(fēng)景區(qū)內(nèi)的平均綠視率為43.97%，明顯高于風(fēng)景區(qū)外的26.38%。距離河道的遠(yuǎn)近同樣對(duì)綠視率產(chǎn)生影響，研究區(qū)域內(nèi)濱水路段的綠視率遠(yuǎn)高于非濱水的街道，分別為33.86%和26.77%。從不同等級(jí)的道路綠視率來(lái)看，兩者成反比，道路等級(jí)越高，其綠視率越低。具體表現(xiàn)為：城市快速路的平均綠視率值最低，為11.71%，而街巷道路或支路的綠視率值最高，達(dá)到了30.36%(圖3)。

從評(píng)價(jià)的結(jié)果來(lái)看，街道綠視率的差異主要受到街道的功能、寬度等自身屬性以及街道距離山體、水體、風(fēng)景區(qū)等自然景觀要素距離的影響。城市快速路與城市干道這類(lèi)街道更多的是交通功能，為了保證良好的車(chē)行視線通常以視線引導(dǎo)性的綠化為主，更高等級(jí)的交通干線則采用高架與隧道的形式，因此綠視率較低。服務(wù)性的道路多為街巷道路與城市支路，與居民關(guān)系密切，更多考慮居民日常活動(dòng)，綠視率較高。例如，文一路隧道—德勝快速路全路段平均綠視率數(shù)值為8.39%，而處于居民區(qū)的街巷道路“直大方伯(街巷名)”則達(dá)到了38.00%。街道所處的地理位置不同其街道綠視率亦有較大區(qū)別，研究區(qū)域內(nèi)街道綠視率變化趨勢(shì)與城市的山水布局走勢(shì)一致。天然的山林加上綠化營(yíng)造使得道路的綠視率相對(duì)更高，三臺(tái)山路、八盤(pán)嶺路、葛嶺路、玉皇山路等綠視率平均值為54.36%。

圖2 杭州市中心城區(qū)街道綠視率空間分布

圖3 不同場(chǎng)景街道綠視率對(duì)比

3.2 綠視率與綠化覆蓋率的空間分布關(guān)系

3.2.1 總體空間分布關(guān)系 通過(guò)SNAP軟件對(duì)哨兵2號(hào)遙感影像的分析處理得到綠化覆蓋信息(圖4)，從圖像可知，綠化覆蓋率可以全面地展示城市大尺度空間的整體綠化水平。與綠視率在空間上的分布信息相比，綠化覆蓋率難以展示某一點(diǎn)位、某一街道的綠化水平。綠視率則相反，可以精確描述城市街道空間人眼所及的綠化品質(zhì)，但對(duì)于道路以外的綠地空間則難以描述，在空間分布上存在“留白”。兩者描述的尺度都具有盲區(qū)，但缺失的信息展現(xiàn)出互補(bǔ)的特點(diǎn)。據(jù)此，綜合2個(gè)指標(biāo)可以更全面地描述城市空間的綠化品質(zhì)。

綠化覆蓋率的總體分布特征與綠視率大體類(lèi)似，也呈現(xiàn)由西南向東、向北逐漸減小的態(tài)勢(shì)。為了方便與綠視率進(jìn)行類(lèi)比，同樣以行政區(qū)、西湖風(fēng)景區(qū)為界，分區(qū)域進(jìn)行測(cè)算(圖5)。結(jié)果顯示，綠化覆蓋率與綠視率在各區(qū)域的分布大致相似，但在部分場(chǎng)景區(qū)域中仍存在分異，并不呈現(xiàn)同步變化的趨勢(shì)。

圖4 杭州市中心城區(qū)綠化覆蓋率空間分布

圖5 不同場(chǎng)景的綠化覆蓋率對(duì)比

3.2.2 基于測(cè)算點(diǎn)的空間相關(guān)性 使用GeoDA基于街道點(diǎn)位進(jìn)行綠視率與綠化覆蓋率在同一層級(jí)的比較，分析兩者是否存在相互關(guān)系。經(jīng)過(guò)結(jié)果可知(圖6)，綠視率與綠化覆蓋率2個(gè)指標(biāo)不存在相關(guān)性，在大部分點(diǎn)位上兩者的關(guān)系并不顯著。

在空間相關(guān)性分析中，低-低型與高-高型分布較多。低-低型表示低植被覆蓋率與低綠視率，這類(lèi)點(diǎn)位多分布于研究區(qū)域的東側(cè)與北側(cè)的待開(kāi)發(fā)地塊以及老舊居住區(qū)附近，原本綠地空間較少，并且缺乏道路綠化。高-高型表示高植被覆蓋率與高綠視率，這類(lèi)點(diǎn)位多分布于西湖風(fēng)景區(qū)以及城市公園附近，具備良好的綠地基礎(chǔ)，景區(qū)道路也是城市規(guī)劃的重點(diǎn)。因此，道路綠化品質(zhì)較好(圖7)。

圖6 綠化覆蓋率與綠視率的空間相關(guān)性

圖7 “低-低型”與“高-高型”點(diǎn)位示例

高-低型和低-高型是遙感尺度與人本尺度具有差異的類(lèi)型，杭州市中心城區(qū)綠化覆蓋值與綠視率的差異性分布格局為：低-高型的點(diǎn)位較多，高-低型的點(diǎn)位較少。低-高型表示低綠化覆蓋值與高綠視率，該類(lèi)型點(diǎn)位多分布于濱水道路，這類(lèi)道路具有較高的綠化，但由于水體面積較大導(dǎo)致整體區(qū)域綠化覆蓋率不高。高-低型表示高綠化覆蓋值與低綠視率，這類(lèi)點(diǎn)位主要分布于公園附近的主干道、施工圍擋路段等，這些道路交通屬性遠(yuǎn)高于服務(wù)屬性，綠化種植水平不高，但得益于周邊綠地，因此顯示出來(lái)較高的綠化覆蓋特征。

圖8 “低-高型”與“高-低型”點(diǎn)位示例

3.3 街道綠化品質(zhì)提升策略

以往城市以遙感尺度評(píng)價(jià)綠化水平，導(dǎo)致城市綠地規(guī)劃熱衷于大塊綠地，街道綠化的地位較低，但這恰恰忽視了人的感受，導(dǎo)致綠化覆蓋率高卻“看不到”綠化的現(xiàn)象。而街道綠視率的提升，不僅可以提高居民的綠化感知，也可以提高綠化覆蓋率。雖然研究區(qū)域內(nèi)存在綠視率高而綠化覆蓋率低的情況，但多是受到水體面積的干擾。因此，城市綠化的發(fā)展需要更加注重人本尺度，提高街道綠化品質(zhì)。

通過(guò)對(duì)2個(gè)指標(biāo)差異較大的街景圖象的分析，發(fā)現(xiàn)綠視率低的道路主要分布在老舊居住小區(qū)或工業(yè)園區(qū)周?chē)缆范酁闆](méi)有綠化帶的單幅路或快速路、主干道，且大多基礎(chǔ)設(shè)施落后或有實(shí)體擋墻遮擋等。因此，需要重視陳舊地塊的更新，完善基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)于單幅路需要擴(kuò)寬道路、拆墻透綠或通過(guò)立體綠化的方式提升街巷綠視率；對(duì)于主干道則需要豐富綠化層次，喬灌草結(jié)合打造立體的街道景觀。

4 討論與結(jié)論

本研究基于街景數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感影像，利用遙感解譯與機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，從2個(gè)尺度分別對(duì)杭州市中心城區(qū)的街道綠化進(jìn)行了測(cè)度，得出如下結(jié)論。

(1)研究區(qū)內(nèi)綠視率在空間分布上差異較大，呈現(xiàn)自西南向北、向東遞減的趨勢(shì)，這些差異主要受到街道的功能、寬度以及距離山、水等自然要素距離的影響。

(2)綠視率與綠化覆蓋率在空間分布上并無(wú)相關(guān)性，傳統(tǒng)的綠化覆蓋率不能完全代言街道的綠化品質(zhì)，或與居民對(duì)城市綠化的感知相悖。綠視率高而綠化覆蓋率低的點(diǎn)位多分布于濱水道路，主要由于狹長(zhǎng)的綠化形式以及水體面積干擾等因素引起。綠視率低而綠化覆蓋率高的點(diǎn)位多位于老舊小區(qū)周邊道路，主要由于道路本身綠化水平較低以及受到遮擋等因素引起。

(3)通過(guò)對(duì)2種不同尺度測(cè)度綠化品質(zhì)的比較，增加人本尺度的規(guī)劃考慮可以引導(dǎo)城市街道綠化品質(zhì)的研究從平面走向立面，更好地為城市規(guī)劃者提供重要參考。

以往學(xué)者對(duì)于人本尺度街道綠化率的測(cè)度僅僅局限在街景圖像的獲取，但并沒(méi)有考慮人眼的視角，其測(cè)度結(jié)果也只是作為街道綠化品質(zhì)的表征，并未展現(xiàn)與傳統(tǒng)綠化覆蓋率之間的關(guān)系，缺乏街道綠化品質(zhì)提升策略支持。目前，本研究還存在一些不足，例如雖然采用了設(shè)置視角的方式模擬了人眼的觀察范圍，但街景采集車(chē)的視點(diǎn)位置處于道路中央，與行人仍有差別。同時(shí)由于遙感影像柵格的限制性，綠化覆蓋率采取500 m×500 m的研究單元，容易造成誤差。因而未來(lái)還需要對(duì)技術(shù)手段、研究方法進(jìn)行改進(jìn)，以便開(kāi)展更加準(zhǔn)確深入的研究。