摘要：通过对2018年一周内(3月2631日)上海市中心城区百度热力图进行分时段统计分析发现:同一规划级别的城市中心在城市空间热度上存在着巨大差异,这与上海市现行城市规划中强化城市中央活动区、城市副中心以及地区中心的建设目标存在一定差距。为缩小同级别城市中心的空间热度差异,以提升空间热度为导向,选取空间热度较低的代表性地区上海市浦东新区花木-龙阳路副中心,以公共设施类POI(Point of Interest)核密度分布为基础、道路与交通设施类POI核密度分布为补充,进行绿道选线与优化结果分析。同时,根据人群空间热度,从绿地类型、使用时间2个维度,以及主轴线规划、副轴线规划、绿地斑块规划和夜间灯光设计4个方面提出花木-龙阳路副中心区绿道优化策略,在实现区域绿道覆盖率目标的基础上,通过绿道构建提升区域内部的连通性,进而提升空间热度。

摘要：附属型公共服务设施是我国城市公共服务设施供给体系的重要组成之一。文章通过辨析当前三种公共设施空间配置模式,厘清了附属型公共服务设施的概念内涵,进一步梳理附属型公共服务设施的分类体系,指出附属型公共服务设施规划的要点和原则在于“以人为本、因地制宜、统筹协调”,并从“目标人群分析、公共场所兼容、空间规划落实、部门协同治理”着手构建附属型公共服务设施规划的策略与方法。希望通过对附属型公共服务设施的规划探索,全面提升城市人本关怀“温度”。

摘要：建筑物的变化信息对地图更新和相关地理要素的统计至关重要。首先,通过Li DAR数据提取建筑物信息,应用alpha-shapes算法得到建筑物的边缘信息;然后,将该信息和GIS地图矢量数据对比,应用多级变化检测策略进行自动检测,得出变化的建筑物并精确到建筑物变化的细部特征。该方法不仅能实现建筑物的定性变化检测,而且能对变化信息进行定量统计,检测结果的准确率达到95%。与以往单纯利用影像数据的方法相比,该方法自动化程度和效率均较高,且处理流程简捷。

摘要：游客情感倾向是反映城市公园受欢迎程度与优劣势的重要指标,可缓解公园游客与公园设计师、管理者之间由于信息不对等带来的矛盾,为研究城市公园问题提供了新视角。基于深度学习算法的文本情感倾向分析技术为公园评论数据分析提供了准确高效的新手段。以天津水上公园为例,从新浪微博等5个互联网平台采集2016—2019年的评论数据,基于EASYDL深度学习平台实现评论数据分类与情感极性判断,从整体情感倾向、时空分布特征和分类情感倾向三方面对评论数据进行分类解析。研究发现:水上公园游客整体情感倾向偏积极,评论数量与情感均值在时间和空间分布上均有较大差异;在分类情感倾向分析中,使用者对水体景观与植物景观的积极情感度较高,对服务设施与主题活动的消极情感度较高。基于深度学习的城市公园游客情感倾向分析方法弥补了传统定性分析方法的不足,可为城市公园环境评价和优化提升提供依据,并为相关研究提供新思路。