基于Instagram照片自动分类的城市周边保护区人类活动模式识别——以奥地利维也纳为例

本研究通过Instagram照片自动内容分析，揭示维也纳三个不同保护状态区域(Lainzer Tiergarten、Lobau、Nussberg)的人类活动时空模式。利用Google Cloud Vision API对54,751张照片进行聚类分析，发现COVID-19疫情期间用户活动激增但季节性规律不变，不同保护级别区域呈现显著景观偏好差异。该研究为平衡城市周边保护区游憩需求与生态保护提供了创新数据支持。

　　

在城市化进程加速的今天，城市周边的绿色和蓝色空间（green and blue spaces）如同城市的"脉动静脉"，为居民提供着不可或缺的生态系统服务（ES）。这些区域不仅承担着调节气候、净化空气等生态功能，更通过文化生态系统服务（CES）——如休闲娱乐、美学体验等——显著影响着人们的身心健康。然而，随着城市居民对自然休闲需求的增长，这些区域正面临前所未有的压力：植被踩踏、土壤板结、噪音干扰等人类活动影响日益严重，尤其在具有高生态敏感性的保护区内，如何平衡保护目标与公众游憩需求成为亟待解决的难题。

传统访客监测方法存在耗时耗力、数据更新滞后等局限，而社交媒体的爆发式发展带来了新机遇。Instagram作为全球用户最多的视觉社交平台，其海量的地理标记照片为理解人类与自然互动提供了全新视角。在此背景下，Martin Palt等研究者选择奥地利维也纳三个不同保护级别的区域——作为Natura 2000保护地的Lainzer Tiergarten、国家公园组成部分的Lobau，以及生物圈保护区的Nussberg——开展了一项创新研究，成果发表在《Urban Forestry》上。

研究团队采用4K Stogram软件获取2018-2022年间54,751张Instagram照片，通过Google Cloud Vision API进行自动内容标注，运用Bray-Curtis相异度矩阵和Ward层次聚类识别出19个照片内容集群。采用用户日（UDs）指标消除用户重复发布偏差，结合卡方检验和二项比例检验分析时空模式差异，并特别考察了COVID-19封锁措施对使用模式的影响。

研究结果部分，"空间分布特征"显示：Lobau作为国家级保护区，其河流景观（Riverscape）照片占比高达82.27%，且与生物观察相关的集群（鸟类77.46%、昆虫77.46%）显著富集；Lainzer Tiergarten则以林地景观（Woodland）和四足动物（Tetrapods）为特色；Nussberg则以全景（Panorama）和人文活动照片为主。这种差异反映出保护级别与景观偏好的显著关联。

"时间动态规律"部分发现：植物和昆虫照片在春夏占比最高（分别达54.18%和77.46%），而景观类照片在秋冬季更常见。值得注意的是，COVID-19期间虽然用户日活动量激增55%，但各集群的季节性规律保持稳定，仅鸟类观察在1月出现异常峰值，说明疫情改变了访问强度而非模式本质。

在讨论环节，研究者强调该方法的双重价值：一方面，自动识别出的热点区域（如Nussberg的观景台）可指导管理部门设置分流设施；另一方面，不同保护级别区域的特色内容集群（如Lobau的生物观察照片）印证了严格保护对生态完整性的积极影响。研究也客观指出数据偏差——Instagram用户中35岁以下占多数，且专业账户可能影响发帖频率。

这项研究的创新之处在于将计算机视觉技术与社交媒体大数据相结合，为城市周边保护区的精细化管理提供了可扩展的解决方案。通过揭示人类活动的时空异质性，不仅帮助管理者预判压力时段和区域，也为评估保护措施成效提供了量化指标。未来若能与手机信令数据、公民科学项目等多源信息融合，将有望构建更全面的人地关系认知框架，推动城市生态系统的可持续管理。