Assessment of visual landscape quality of urban green spaces using image-based metrics derived from perceived sensory dimensions

自然性 感知 质量(理念) 差异(会计) 计算机科学 人工智能 可视化 景观评价 景观设计 环境资源管理 心理学 环境科学 哲学 物理 会计 认识论 量子力学 神经科学 业务
作者
Xudong Zhang,Ervine Shengwei Lin,Puay Yok Tan,Jinda Qi,Radha Waykool
出处
期刊:Environmental Impact Assessment Review [Elsevier]
卷期号:102: 107200-107200 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.eiar.2023.107200
摘要

Urban green spaces (UGS) have been extensively studied for their psychological benefits to people. However, accurately assessing the quality of UGS, which is closely linked to human perception, remains challenging due to the complexity of this attribute. To address this gap, this study proposed a novel approach that uses comprehensive image-based metrics to evaluate multiple aspects of visual landscape quality (VLQ). These metrics were developed based on a theoretical framework of perceived sensory dimensions (PSD). We presented the meanings and calculation methods of metrics based on panoramic images. Additionally, we conducted an online survey to demonstrate the significant correlation between these metrics and the subjective perception of PSD. This study also proposed a new spatial mapping method to represent VLQ using these metrics, illustrated through a case study of the Singapore Botanic Gardens (SBG). We used analysis of variance to compare the distinctions between metrics naturalness, wildness, and GVI by selecting a few green spaces within the SBG. The approaches provide an innovative way to evaluate UGS visual quality using photographic imagery data, contributing to a more comprehensive understanding of the visual quality assessment of UGS.
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