城市公园景观视觉元素的时空动态变化及其对公园人气的影响研究

《Environmental Impact Assessment Review》：Let the landscape dance: Spatial dynamic changes of visual elements in urban park landscapes based on video panoramic segmentation

　　本文创新性地采用视频全景分割（VPS）技术，结合TabPFN+SHAP深度学习回归模型，首次量化分析了城市公园视觉元素的动态变化特征（如幅度、频率、周期等）与公园人气的关联。研究发现动态视觉特征比静态构成比例对人气影响更显著，为动态视觉影响评估（VIA）提供了新方法框架，并为环境设计中的空间节奏调控提供了实证依据。

　　

Highlight

本研究首次提出视觉元素动态变化的研究方向，探索并验证了视觉影响评估（VIA）与此类动态变化之间的关联性和重要性。它证实了序列视觉（Serial Vision）理论的假设，并与视觉神经科学领域关于动态视觉的广泛研究产生共鸣。通过将视频全景分割（VPS）与深度学习回归模型相结合，本研究克服了传统静态图像分析的限制，为动态视觉影响评估（VIA）引入了一种新颖的方法框架。

Results of correlation analysis

考虑到人和车辆并非公园的固有特征，相关变量被排除在外，剩下67个特征用于相关性分析。计算了最大信息系数（MIC）值、TIC-e p值以及调整后的p值，以评估67个特征与公园人气之间关联的强度和显著性。一般而言，当TIC-e p值≤ 0.05且MIC值超过0.2时，认为变量之间存在显著相关性。对于...

Visual impact assessment and dynamic variation indicators

这项研究首次提出了关于视觉元素动态变化的新研究方向，探索并验证了视觉影响评估（VIA）与此类动态变化之间的关联和重要性。它证实了序列视觉（Serial Vision）理论的假设，并与视觉神经科学领域关于动态视觉的广泛研究相呼应。通过整合视频全景分割（VPS）与深度学习回归模型，本研究克服了传统静态图像分析的局限性，为动态视觉影响评估（VIA）引入了一种新颖的方法框架。

Ethics statement

本研究未涉及任何人类参与者或动物。因此，不需要伦理批准。

Funding

本研究得到了以下资助：

[童祥苏，国家重点研发计划（National Key Research and Development Program of China）。项目编号：2019YFD1100404-03]。

[蒋洪超，江苏省研究生科研与实践创新计划（Postgraduate Research & Practice Innovation Program of Jiangsu Province）。项目编号：KYCX24_1367]。

Declaration of competing interest

作者声明以下财务利益/个人关系可能被视为潜在的利益冲突：

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