| 수록사항 |
한국경관학회지 , Vol.16 No.1(2024-06) |
| 주제어 |
스트리트 뷰; 녹시율; 정규화식생지수; 가로녹지공간; 공간 이질성 ; Street View Image; Green View Index; Normalized Difference Vegetation Index; Street Green Space; Spatial Heterogeneity |
| 요약1 |
도시화가 가속화되고 환경 문제가 증가함에 따라 도시 가로 녹지공간의 중요성이 점점 더 부각되고 있다. 본 연구는 딥러닝을 활용하여 스트리트 뷰(Street View Image, SVI)의 의미론적 분할을 통해 녹시율(Green View Index, GVI)을 계산하고, 원격탐사 기술을 결합하여 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 계산함으로써 서안시(西安市) 명성구(明城 ?)의 가로 녹지공간의 GVI와 NDVI를 정량 분석하였다. 또한 GVI와 NDVI의 상관 관계와 공간분포를 분석하고, 다중 척도 지리 가중 회귀 모델을 사용하여 GVI와 NDVI의 공간 이질성을 더욱 탐구하였다. 연구 결과, 대부분의 가로의 GVI는 편안한 시각적 인식을 제공하는 수준에 도달하지 못했으며, 도로 등급이 낮아질수록 GVI가 감소하는 경향을 보였다. 또한 전체 녹지는 연속적인 네트워크를 형성하지 못했으며, 집중 녹지는 적고 녹지 분포가 불균등했다. GVI와 NDVI 사이에는 정적 상관 관계가 있지만, 연구 지역에는 공간적 이질성이 존재했다. 도시의 낡은 가로와 3급, 4급 도로의 녹화는 긴급히 개선이 필요하다. 연구 결과는 가로 녹지공간 계획 및 설계에참고가 될 수 있으며, 향후 도시 가로 경관 평가 및 공간 최적화를 위한 과학적 근거를 제공할수 있다. |
| 요약2 |
As urbanization accelerates and environmental issues multiply, the importance of urban street green spaces becomes increasingly prominent. This study utilizes deep learning for semantic segmentation of street view images (SVI) to calculate the Green View Index (GVI), and combines satellite remote sensing technology to compute the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). A quantitative analysis of GVI and NDVI in the green spaces along the streets of Mingcheng District in Xi’an was conducted. The correlation and spatial distribution between GVI and NDVI were analyzed, and a multiscale geographically weighted regression model was employed to explore the spatial heterogeneity between GVI and NDVI. The results indicate that the GVI of most streets does not reach the values needed for comfortable visual perception, and the GVI decreases with the lowering of road levels. Additionally, the overall green spaces have not yet formed a coherent network, with few concentrated green areas and uneven distribution of greenery. Although there is a positive correlation between GVI and NDVI, spatial heterogeneity exists in the study area. The greening of old urban blocks and level 3 and 4 urban roads urgently need improvement. The findings of this study can provide references for the planning and design of street green spaces, and offer a scientific basis for the evaluation and spatial optimization of future urban street landscapes. |
