摘要
街道是城市旅游的重要吸引物,探讨街道景观色彩特征对游客情感感知的影响,对城市街道景观合理规划和布局具有重要的参考价值.本研究以西安市主要建成区为案例地,运用全卷积神经网络(FCN)和随机森林(RF)算法,构建街景图像情感感知数据集,基于街景图像利用机器学习对街道景观的色彩特征进行提取,构建色彩量化指标并将其进行空间可视化;最后,运用随机森林回归算法探讨街道景观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.结果表明:①游客情感感知具有明显的空间分布格局,美丽和活泼情感由中心区域向外逐渐增加,安全和富有在主城区外二环以内区域得分较高,无聊在该范围内则较低,压抑情感由中心区域向外逐渐降低,游客在非惯常环境中的情感感知与居民在惯常环境中的情感感知在空间分布上具有一定的同质性;②街道景观色彩特征与游客情感感知呈现出复杂的非线性关系.色彩复杂度对美丽和活泼的影响小于色彩协调度,对无聊、压抑、安全、富有的影响大于色彩协调度,当色彩复杂度取值为0.86,色彩协调度取值为0.84时,游客在六个维度可以获得较好的情感感知;③一般情况下,街道景观色彩特征越显著,越能够带给游客较好的情感感知.研究在理论上印证了环境色彩越协调,游客体验感越好这一结论;在方法上,丰富了街景大数据和机器学习方法在旅游情感领域的应用.本研究为城市管理者了解游客的街道景观视觉偏好以及优化街道景观设计提供参考.
基金项目
国家自然科学基金面上项目(42071169)
国家自然科学基金面上项目(42271468)
陕西省重点研发计划(2019ZDLSF07-04)
NETL
NSTL
万方数据