城市街道景观色彩对游客情感感知影响——基于街景图像的研究

学术   2024-10-04 22:39   北京  
引用格式:
齐子吟,李君轶,贺哲,等.城市街道景观色彩对游客情感感知影响——基于街景图像的研究[J].地球信息科学学报,2024,26(2):514-529. [ Qi Z Y, Li J Y, He Z, et al. The influence of urban streetscape color on tourists' emotional perception based on streetscape imag-es[J]. Journal of Geo-information Science, 2024,26(2):514-529. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2024.230181

 引言  

街道是城市旅游的重要吸引物之一,探讨街道景观的外在特征对游客情感感知的影响对于城市景观设计与规划具有重要参考价值。目前,一些关于城市街道景观的研究发现,城市街道的文化独特性、色彩搭配、卫生状况等特征也会在一定程度上对游客的情感产生影响,而旅游体验具有独特的视觉性,色彩作为重要的视觉要素之一,在环境体验中给人鲜明直观的印象。目前,学界关于城市街道色彩的研究主要集中在城市规划、建筑环境设计等方面,在旅游领域中关于城市街道色彩组合的研究较少。以往对图片色彩特征的提取方式主要有人工方法和计算机视觉等。人工量化方法识别出的色彩数量有限,误差较大,成本较高;随着计算机技术和大数据分析技术的发展,越来越多的学者采用街景数据和机器学习方法进行建筑环境色彩的研究。本研究以西安这一旅游城市为研究对象,以其主要建成区为案例地,基于街景大数据以及机器学习方法,探究街道景观的色彩特征与游客情感感知之间的关系,并得出最佳色彩特征参数。

 研究技术路线 
首先,本文利用BIGEMAP软件获取西安市路网数据,以50m为间隔获取采样点,进行街景数据的采集。邀请49名游客对研究区域内超过7000张街景图像进行美丽、无聊、压抑、活泼、安全、富有6种情感感知评分,将其作为机器学习的训练数据集,再运用“人机对抗”评分方法对剩余图片评分,获得游客情感感知数据集;其次,基于全卷积神经网络(FCN)对街景图像进行语义分割,提取街景图片的色彩信息,计算色彩复杂度和色彩协调度;最后对街景图像色彩特征以及游客情感的结果进行分析。研究发现,西安市中心区域(老城区,明城墙以内)带给游客较低的积极情感感知和较高的消极情感感;城墙以外、二环以内区域带给游客较高的积极情感感知和较低的消极情感感知(压抑除外);二环以外的区域,北部、东部和南部带给游客较高的积极情感感知和较低的消极情感感知,包括曲江、浐灞等承担旅游功能的区域;路网稀疏、发展较为落后的西部和西北部除美丽感知外的情感均偏低,可以看出街道景观设计较不理想。随后,以感知空间分布的初步结果为基础,分析西安市由内向外的感知指标空间变化。以西安北城墙安远门为圆心,2 km 为半径,将研究区域划分为7个同心圆,每个与研究区域重叠的圆环表示该实际地理区域 6 种情感感知指标的相对比率。结合实际地理位置可以得出,各区域相较而言,高密度的中心区域以及以主干道为主的西部区域街景给游客以较低的美丽、活泼情感感知,较高的无聊感知,以旅游度假、科研教育、高新技术及装备制造等为主要功能的二环以内、二环以外的东部、南部、北部的街景能够给游客较高的美丽、活泼情感感知,较低的无聊情感感知。

 游客情感感知空间分布 

 西安市主城区的游客情感感知空间分布 
随后,本文基于随机森林回归模型(RFR)分析街景色彩对游客美丽、无聊、压抑、活泼、安全、富有6种情感感知的影响,利用特征重要性评估反映色彩的2个指标对6种情感的相对重要性。为探究两个色彩指标对情感的边际效应,进一步绘制偏依赖图以显示随机森林的偏效应,使机器学习的结果更具解释性。并绘制交互图分析色彩复杂度-色彩协调度交互作用对上述6种情感感知的影响。此外,本文对研究区域色彩复杂度和协调度进行空间可视化,可以直观看出西安市大部分地区色彩复杂度较高,色彩协调度较低。

 色彩复杂度和协调度的可视化 
最后,本文得出以下结论:①游客情感感知具有明显的空间分布格局。②街道景观色彩特征分别对游客6种情感感知影响显著,呈现出复杂的非线性关系。③显著的街道景观色彩特征能够带给游客较好的情感感知。同时,本文也说明了局限性和未来展望,包括:①游客情感感知测量邀请的游客数量较少;②测量维度较少,每个维度仅有一个题项,可能会导致一些情感维度被忽视,从而影响测量结果以及对游客情感感知的全面理解;③在游客情感感知空间分布研究中,缺乏人口统计学因素的分析,不同的性别、年龄段、收入水平、社会地位、文化背景等对于同一街道景观的感受不同。④在未来研究上,我们将进一步探讨何种色彩组合方式能达到结果所述的最佳的效果。同时,转变游客情感感知的测量方法,邀请更多的游客参与到数据集的构建中,纳入游客的人口统计学特征进来,用更加精准的量表,设定更符合行人步行时的视角,减少研究误差。

李君轶  齐子吟


作者简介



 李君轶  教授  

现任陕西师范大学地理科学与旅游学院院长,博士生导师,主要从事资源调查、信息地理与旅游地理的研究工作。兼任中国旅游研究院西部旅游发展研究基地主任,陕西省旅游信息科学重点实验和西安市生态系统智能监测与预警重点实验主任,西安市决策咨询委员会委员,中国科学探险协会理事,中国自然资源学会资源地理专业委员会、《旅游学刊》《陕西师范大学学报(自然科学版)》等刊物编委。主持国家自然科学基金项目3项,国家科技资源调查专项课题1项以及省部级课题10余项,在地理科学、旅游学刊、Journal of Vacation Marketing,Asia Pacific Journal of Tourism Research等刊物发表学术论文110余篇,出版《一带一路与全球空间(旅游卷)》《时空视角下的旅游情感研究》《旅游信息科学导论》等著作6部。Email:lijunyi9@snnu.edu.cn。

 齐子吟 硕士生  

陕西师范大学地理科学与旅游学院硕士生,主要研究方向为城市地理。


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《地球信息科学学报》是由中国科学院主管,由中国科学院地理科学与资源研究所、中国地理学会联合主办,由资源与环境信息系统国家重点实验室(中国科学院地理科学与资源研究所)、虚拟地理环境教育部重点实验室(南京师范大学)、三维信息获取与应用教育部重点实验室(首都师范大学)联合协办的地球信息科学领域综合性学术期刊,月刊。学报创刊于1996年,创始人为陈述彭院士。学报现任主编徐冠华院士,执行主编陆锋研究员。

《地球信息科学学报》是中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)核心期刊、中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊、全国中文核心期刊,并被EI 、Geobase,Scopus,JST,CA等国际知名数据库收录。据2021—2024年发布的《中国科技期刊引证报告(核心版)(自然科学卷)》显示,在CSTPCD所收录的2000余种自然科学类期刊中,学报连续4年综合评价总分位列全国前5%,其中2024年全国排名第41位。

《地球信息科学学报》主要刊登以地理系统信息流为研究对象,以地理信息认知理论、地理时空大数据挖掘、地理空间智能分析、地球信息图谱、遥感信息提取、虚拟地理环境、地理空间综合分析等为研究主题的学术论文,以及相关评论与简讯,重点关注地球信息科学理论方法创新成果的报道。学报开办有地球信息科学理论与方法、地理空间分析综合应用、遥感科学与应用技术等栏目,并依托国家重大项目、面向国家战略需求,先后组织了多个专刊。欢迎国内外学者踊跃赐稿,欢迎国家重大科研项目、国内外学术会议组织专辑专栏。

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