评估城市街景的心理恢复效应：一种街景图像与语义分割方法

《Buildings》：Assessing the Psychologically Restorative Effects of Urban Streetscapes: A Street-View Imagery and Semantic Segmentation Approach

　　

城市街道是关键的公共空间，支持居民日常心理恢复，其景观质量直接关系到行人的身心健康。在快速城市化进程中，许多城市街道出现了建筑密度过高、视觉界面杂乱、缺乏自然元素和区域特色等问题，导致街道空间心理恢复能力持续下降，无法满足居民对健康城市环境的需求。现有研究大多采用定性评估方法评价街道环境的步行体验和心理恢复水平，缺乏对街道景观元素的高精度像素级量化，且很少将区域文化元素纳入恢复环境的分析框架。本研究以中国历史文化名城佛山市为研究对象，选取主城区包括综合性街道、生活性街道、景观性街道、商业性街道和历史文化街道在内的五条典型街道，构建了“数据采集–元素量化–模型构建–效果分析”的技术路线。利用预训练的Mask2Former语义分割模型和行人视角街景图像（SVIs），结合实地调研，量化了环境、交通、社交、设施和文化五个维度的22个街道景观元素。通过PCA主成分分析和K-means聚类，客观筛选了20张典型照片，并使用感知恢复量表（PRS）进行公众心理评估。然后采用逐步多元线性回归模型构建街道心理恢复的探索性解释模型，识别关键影响因素及其效应强度。结果表明：(1) 环境和文化元素是与行人心理恢复相关的核心特征，而交通、社交和设施元素仅与某些恢复维度相关，与整体心理恢复水平无显著关联。(2) 在22个元素指标中，绿视率（Green View Index, GVI）与心理恢复的正相关性最强（β=0.681, p<0.001）；历史记忆标志和水体视率（Blue View Index, BVI）也表现出显著正相关。(3) 通过整合与行人心理恢复相关的元素及其关联强度，构建了城市街道景观心理恢复收益的探索性解释模型，调整决定系数（Adjusted R²）为69.8%，解释了街道心理恢复水平69.8%的变异。这些发现建立了探索性分析框架，并为类似历史文化名城的健康城市规划和街道更新提供了实证证据。

**论文解读：基于街景图像与语义分割的城市街景心理恢复效应评估**

**1. 研究背景与问题**

快速城市化进程中，城市居民长期暴露于高密度建成环境和高频生活压力之下，注意力疲劳、情绪耗竭和心理健康问题日益突出。街道作为城市中分布最广、使用频率最高的公共空间，不仅承担交通功能，更是居民日常放松、减压和心理恢复的关键场所。然而，传统街道规划长期侧重交通效率与配套设施，对街道环境的心理恢复效应关注不足，尤其缺乏可量化、可推广的精细化评估方法。现有研究多采用人工评分、小样本调查等主观定性方法，难以实现大规模、标准化的街景量化分析，也无法精确定位“哪种元素、以何种比例、如何组合”对心理恢复起关键作用。此外，在历史文化城市中，区域建筑符号、历史记忆、文化标志等非物质元素对心理归属感、愉悦感和恢复体验的影响尚未得到充分量化。因此，亟需一种数据驱动、可量化、可实施的街道优化方法，以提升街道的健康服务功能。

**2. 研究内容与意义**

研究人员以中国历史文化名城佛山为研究对象，选取主城区五条典型街道（综合性街道、生活性街道、景观性街道、商业性街道、历史文化街道），构建了“数据采集–元素量化–模型构建–效果分析”的技术路线。利用预训练的Mask2Former语义分割模型和行人视角街景图像（SVIs），结合实地调研，量化了环境、交通、社交、设施和文化五个维度的22个街道景观元素。通过PCA主成分分析（Principal Component Analysis）和K-means聚类客观筛选20张典型照片，并使用感知恢复量表（Perceived Restorativeness Scale, PRS）进行公众心理评估；进而采用逐步多元线性回归（Stepwise Multiple Linear Regression）构建街道心理恢复的探索性解释模型。研究发现：环境和文化元素是核心特征，绿视率（GVI）与心理恢复的正相关性最强（β=0.681, p<0.001），历史记忆标志和水体视率（BVI）也显著正相关；最终模型调整R²为69.8%。该研究建立了探索性分析框架，为类似历史文化名城的健康城市规划和街道更新提供了实证证据。论文发表在《Buildings》。

**3. 关键技术方法**

本研究主要采用以下关键技术方法：(1) **Mask2Former预训练语义分割模型**：基于Mapillary Vistas数据集（25,000张高分辨率城市街景场景），实现街景图像中22个景观元素的像素级量化，包括绿视率（GVI）、水体视率（BVI）、空间围合度等。(2) **PCA主成分分析与K-means聚类**：对446张街景图像进行降维与聚类，客观筛选出20张代表性典型照片，避免主观抽样偏差。(3) **感知恢复量表（PRS）**：通过在线问卷收集130份有效公众评价，涵盖远离性、迷人性、连贯性和相容性四个维度。(4) **逐步多元线性回归**：以景观元素为自变量、心理恢复评分（含总分及四个维度）为因变量，构建探索性解释模型。样本队列来源为佛山主城区五条典型街道（南海南海大道、海三路、南堤路、松风路、筷子路），采集时间为2025年10月1日至5日，晴好天气白天。

**4. 研究结果**

**4.1 街道景观元素量化结果**
通过Mask2Former模型对446张街景图像进行语义分割，发现佛山主城区街道空间围合度普遍较高（13–39%），绿视率（GVI）差异显著（14–40%），综合性和景观性街道较高，商业性和历史文化性街道较低；水体视率（BVI）仅出现在滨水路段；文化元素分布极不均匀，骑楼、镬耳墙等岭南建筑元素主要集中于历史街区。

**4.2 心理恢复评价结果**
20张典型照片的PRS评分范围为2.67–3.75。高分照片共性为高绿视率、干净界面、低视觉干扰、开阔天空及水体或文化符号；低分照片则展示拥挤建筑界面、视觉杂乱、广告牌过多、车辆干扰强、缺乏绿化和文化元素。从四个维度看，连贯性（Coherence）得分普遍较高，远离性（Being Away）变异最大。

**4.3 相关性分析结果**
Pearson相关分析显示：绿视率（A3）与所有四个恢复维度及总分均呈高度显著正相关（p<0.001）；水体视率（A5）与远离性、相容性及总分正相关；文化元素（岭南建筑元素A21、历史记忆标志A22）与迷人性、连贯性、相容性及总分正相关；空间围合度（A1）与所有维度及总分呈显著负相关；交通、社交、设施元素仅与个别维度相关，与总分无显著稳定关联。

**4.4 逐步回归模型结果**

**4.4.1 远离性（C1）模型**
保留绿视率（A3）和座椅比例（A15），R²=0.555，调整R²=0.502。绿视率标准化系数β=0.670（p<0.001），座椅比例β=0.371（p=0.035），表明两者与远离性正相关。

**4.4.2 迷人性（C2）模型**
保留绿视率（A3）和岭南建筑元素（A21），R²=0.531，调整R²=0.476。绿视率β=0.792（p<0.001），岭南建筑元素β=0.467（p=0.021），表明高绿视率和岭南建筑元素可提升迷人性。

**4.4.3 连贯性（C3）模型**
保留绿视率（A3）、人行道比例（A14）和水体视率（A5），R²=0.647，调整R²=0.581。人行道比例β=0.545（p=0.004），绿视率β=0.467（p=0.011），水体视率β=0.425（p=0.028），三者均与连贯性正相关。

**4.4.4 相容性（C4）模型**
保留绿视率（A3）和历史记忆标志（A22），R²=0.535，调整R²=0.480。绿视率β=0.664（p<0.001），历史记忆标志β=0.412（p=0.025），表明两者与相容性正相关。

**4.4.5 心理恢复总分（S）模型**
保留绿视率（A3）、历史记忆标志（A22）和水体视率（A5），R=0.864，R²=0.746，调整R²=0.698，F=15.673，p<0.001。标准化系数：绿视率β=0.681，历史记忆标志β=0.400，水体视率β=0.385。三者共同解释69.8%的心理恢复变异，构成核心解释模型。

**5. 讨论与结论**

**讨论部分总结**：
- **环境元素**：绿视率（GVI）是心理恢复的最强预测因子，其标准化系数（β=0.681）与已有研究一致，支持亚热带城市中绿色植被的主导作用；空间围合度与心理恢复负相关，提示高密度街道应优化建筑前植被空间。水体视率（BVI）与连贯性及总分正相关，但水质和驳岸类型无显著关联，表明增加可见水面比追求工程细节更有效。
- **交通、社交与设施元素**：仅与个别恢复维度相关，未进入总分模型，可能与佛山街道普遍存在人行道狭窄、维护水平一般、休息座椅分布不均等问题有关，但这些元素是步行体验的基础条件。
- **文化元素**：岭南建筑元素（骑楼、镬耳墙等）与迷人性正相关，历史记忆标志与相容性及总分正相关，表明文化符号可增强地方认同、视觉兴趣和归属感，从而提升心理恢复体验。
- **方法论贡献**：引入Mask2Former语义分割模型，实现高精度像素级量化；采用PCA+K-means客观抽样，减少主观偏差；构建包含五类元素的综合解释模型，拓展了分析框架。
- **局限性**：单城市案例、样本量有限、仅考虑视觉因素、未进行外部验证等。

**研究结论翻译**：
以佛山主城区街道为研究对象，本研究基于语义分割技术和行人视角街景图像，实现了街道公共空间景观特征元素的像素级量化。采用PCA和K-means聚类算法筛选典型街景场景，进行公众心理恢复质量评价。最终构建了街道景观元素与行人心理恢复的探索性解释模型。主要结论如下：
第一，环境和文化元素与行人的心理恢复评价显著相关，而交通、社交和设施元素仅与某些恢复维度相关，与整体心理恢复水平无显著线性关联。
第二，绿视率是关联强度最高的核心景观元素，与所有恢复维度均呈显著正相关；历史记忆标志和水体视率也与心理恢复呈显著正相关，而空间围合度与心理恢复呈显著负相关。
第三，基于与行人心理恢复显著相关的街道公共空间特征及其关联强度，本研究构建了探索性解释模型，可为研究样本内街道心理恢复水平的比较分析提供参考框架。
总体而言，本研究结合语义分割、街景图像数据和环境心理学评价方法，实现了街道景观元素与心理恢复感知关联的定量分析，为类似历史文化名城的健康街道建设提供了探索性分析思路和实证参考。对于佛山及类似城市的街道更新，可优先考虑绿视率优化、滨水视觉界面营造、历史文化元素活化以及基本慢行空间供给，以打造宜居、健康且具有文化特色的街道空间。