How are Neighborhood and Street-Level Walkability Factors Associated with Walking Behaviors? A Big Data Approach Using Street View Images

可行走性 建筑环境 运输工程 城市设计 模式(计算机接口) 逻辑回归 行人 地理 计算机科学 城市规划 工程类 土木工程 机器学习 操作系统
作者
Bon Woo Koo,Subhrajit Guhathakurta,Nisha Botchwey
出处
期刊:Environment and Behavior [SAGE]
卷期号:54 (1): 211-241 被引量:88
标识
DOI:10.1177/00139165211014609
摘要

The built environment characteristics associated with walkability range from neighborhood-level urban form factors to street-level urban design factors. However, many existing walkability indices are based on neighborhood-level factors and lack consideration for street-level factors. Arguably, this omission is due to the lack of a scalable way to measure them. This paper uses computer vision to quantify street-level factors from street view images in Atlanta, Georgia, USA. Correlation analysis shows that some streetscape factors are highly correlated with neighborhood-level factors. Binary logistic regressions indicate that the streetscape factors can significantly contribute to explaining walking mode choice and that streetscape factors can have a greater association with walking mode choice than neighborhood-level factors. A potential explanation for the result is that the image-based streetscape factors may perform as proxies for some macroscale factors while representing the pedestrian experience as seen from eye-level.
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