基于街景技術的街道風貌類型研究
——以上海歷史文化風貌區為例

■ 江浩波 JIANG Haobo 盧 珊 LU Shan 肖 揚 XIAO Yang

0 引言

上海市開展歷史風貌保護和管控工作較早，自1986 年被國務院確定并公布為國家歷史文化名城以來，2003 年，上海市政府出臺《上海市中心城歷史文化風貌范圍劃示》，劃定了中心城區的12 個歷史風貌區。經過多年的發展，目前已形成了由歷史文化風貌區（風貌保護街坊）、風貌保護道路（河道）以及歷史建筑組成的“點-線－面”保護體系。陳飛和阮儀三提出，雖然上海歷史文化風貌區的管控方法具有一定的統一性，但12個風貌區間要素類型差異較大，在規劃管控的策略上應分類對待。他們通過功能、歷史建筑、空間特征、肌理、文化歷史等維度進行了分類梳理，將12 個風貌區分為5 類風貌類型：傳統地域文化型風貌區、公共活動中心型風貌區、海派生活社區型風貌區、特殊歷史功能型風貌區和江灣歷史文化風貌區。在實際規劃管理中，風貌區風貌多樣，其保護與發展呈現出“碎片化”和“一刀切”并存的諸多問題[1]，例如，老城廂和外灘等地區的風貌街道能否實施差異化規劃管控策略，這種差異化規劃管控是否需要等。因此，亟需全局統籌下的精細化規劃管控和指引。

隨著信息技術的不斷發展，以街景分析為代表的大數據技術給城市規劃精細化管理帶來了契機[2-3]。街景圖像中所包含的人本尺度的城市信息豐富，且數據覆蓋面廣、收集效率高，被證明具有客觀性和準確性[4]。基于街景圖像的街道環境評價，是利用街景識別技術對圖像中的信息進行提取，如道路、行人、樹木和建筑物等，進而實現對街道物理環境、社會環境、經濟環境或美學環境的評價[5]。因此，本研究基于深度學習的街景技術，聚焦人本尺度下風貌片區和風貌街道兩個維度，對上海主城區的12 個風貌區展開系統性類型學研究，為風貌區和風貌街道的精細化管理提供技術支持。

1 相關研究進展

1.1 上海歷史文化風貌區的評價

歷史文化風貌價值日益受到關注，例如，廈門作為非歷史文化名城也積極搭建平臺和構建風貌保護體系[6]。全國范圍內，上海的歷史文化風貌保護體系最為全面且富有特色，研究者們針對上海風貌保護體系的研究主要分為三個方面：要素評價研究、保護體系研究和更新規劃研究。例如，宋凱旋和吳文治[7]總結上海歷史文化風貌區的研究視角多樣，涉及歷史文化風貌區的規劃、保護、開發、發展、更新、評估等多個層面。伍江和王林[8]從城市空間功能、社會生活、歷史文化、技術法規等4 個維度對上海歷史文化風貌區現狀進行了系統總結。蘇蓉蓉[9]總結了目前上海市歷史風貌道路保護的現狀問題和更新困境，并探討了歷史文化風貌區的更新規劃路徑。對于風貌區的管理，不僅要保護修繕歷史建筑，還要提升風貌區整體環境品質[10-11]。風貌區原有的低建筑密度、高綠化水平以及優質配套的特征在逐步弱化，與此同時，建筑老化、功能退化、管理弱化的狀況日益顯現。

要素評價研究方法一直是上海風貌保護研究的熱點方向，研究者通過分析要素因子，評價風貌區街道環境品質，如，黃麗琴[12]量化環境要素，評價歷史文化風貌區在游憩空間品質中存在的差異和問題；陳卉和胡玉婷[13]則對激發街道活力的空間品質要素進行研究。同時，在保護體系研究方面，周儉等[14]和徐繼榮[15]分別在保護規劃編制和擴區深化工作這兩個上海風貌保護的不同階段，闡釋了風貌保護中的研究重點和核心，明確分級分類，提出管控要求。郭鑒[16]和沙永杰等[17]則針對保護體系中的“線要素”——風貌道路，在近些年的實施中，總結和明確了風貌道路保護規劃的基本理念和技術問題。在更新規劃研究方面，蘇蓉蓉[9]、李林等[18]分別從設計實踐角度、整體性開發角度、場景理論視閾角度，探討了更新規劃路徑[19]。

1.2 街景識別技術在城市規劃中的應用

街景圖片最早于2007 年5 月由谷歌公司推出，發展至今已經被大量應用在城市研究中，谷歌、騰訊和百度街景是常用的街景圖像數據源。國內外研究者們首先通過與傳統調查方法對比，驗證了基于街景圖像的研究對于實際物理環境反映的準確性[4,20]，Gong 等[21]基于金字塔場景分析網絡（PSPNet）像素級語義分割方法，分析谷歌街景圖像數據，以天空、樹木和建筑的可見度為重要參數，評價香港高密度城市街道峽谷，并將場地調研的魚眼圖像數據、谷歌街景圖像數據和3D GIS 模型數據三種數據來源的評價結果對比，驗證了街景圖像數據的有效性和高準確度。研究者們通過相關性分析，發現街景圖像在反映物理環境的同時，也能夠間接反映和評價社會經濟環境[22-23]，如Wang等[24]將識別出的街道要素分為小汽車相關、步行相關和混合用地設施相關三類，并運用彈性網絡回歸模型，發現其與各類社區組織活力相關。基于街景圖像對實際物理環境和社會經濟環境的有效反映，唐婧嫻等[25]學者，通過構建評價指標體系，將街景識別技術應用于街道空間品質評價中[26]。

城市街道是城市最基本的公共產品，是城市空間的骨架部分。既有研究主要針對衡量步行環境質量，測量諸如建筑高度、街區長度、街道和人行道寬度等物質空間特征[27]。同時，還涉及空間感知[28]；環境行為學[29]；VR 虛擬實驗[30]等，涉及客觀量化評價與主觀空間認知。研究評價的指標體系，包括街道功能、街道尺度、街道家具、街道設施、街道綠化環境、街道慢行環境等，囊括街道空間環境中的各類要素和因子。風貌區內的街道還同時作為城市歷史文化特征的載體，需要更加精細化的管理和設計[31]，因此，本研究基于深度學習的街景技術，對上海主城區的12 個風貌區展開全局性類型學量化研究，對既有管理政策分類提供優化方案和技術方法。

2 研究范圍與數據

2.1 研究范圍

研究選取能充分體現上海城市歷史文化特征的中心城區范圍內12 片歷史文化風貌區作為研究對象（圖1），包括：復興路歷史文化風貌區、提籃橋歷史文化風貌區、外灘歷史文化風貌區、人民廣場歷史文化風貌區、老城廂歷史文化風貌區、衡復歷史文化風貌區、虹橋路歷史文化風貌區、山陰路歷史文化風貌區、江灣歷史文化風貌區、龍華歷史文化風貌區、提籃橋歷史文化風貌區、南京西路歷史文化風貌區、愚園路歷史文化風貌區、新華路歷史文化風貌區。總用地面積2 696 hm2。

圖1 上海中心城區12 個歷史文化風貌區分布圖[32]

2.2 街景數據分析

本研究通過騰訊街景數據采集，總計收集了上海中心城區12 個風貌區的16 651 張街景圖片。在圖像獲取方面，首先通過OpenStreetMap獲取路網數據，并應用ArcGIS10.5每隔30 m 生成一個街景點，以此街景點的坐標通過python 腳本進行地理坐標轉換，再通過調用騰訊街景地圖API 獲取街道影像全景圖。圖像分割處理是計算機視覺中除了分類和檢測外的另一項基本任務，本文應用DeepLabv3+模型結合Cityscapes 數據集，將每張全景圖分割為天空、建筑、人行道等12 類街道要素，并計算每類要素在每張街景圖中的比例。圖 2 是分別對老城廂和衡復風貌區街景圖片的語義分割。本研究首先將獲取到的12 個風貌區的街景圖像進行語義分割，獲得這些街景圖像中各街道要素的像素值。

圖2 用DeepLabv3+模型對街景圖片語義分割

將街景圖像中的各數據進行相關性分析，發現整體上風貌區街景圖像的各要素之間存在一定相關性（表1）。其中，街景圖像中天空要素的占比與樹木要素的占比呈現顯著負相關，這反映出在街道尺度相對較小的歷史風貌區中，較高的綠視率往往伴隨著較低的天空開敞度，而有研究表明，較高的天空開敞度和綠視率都會對人的健康及街道環境有積極影響，因此，應當尋求綠視率與天空開敞度之間的一個平衡值。同時，自行車、行人和圍欄三者之間都有較強的相關性，其中，圍欄與行人、自行車呈現顯著負相關，反映了圍欄的限制性作用。另外，鋪裝與道路以及汽車之間也具有較強的相關性。

表1 各街道要素之間的相關性分析結果

3 實證分析

3.1 基于街景的風貌區間要素特征差異分析

通過對12 個風貌區總體特征分析看出，各個風貌區的總體特征差異很大。將12 個要素特征整體可分為三組，在12 個風貌區之間，天空、樹木、道路、建筑要素的占比相差較大，路標、圍欄、標識、汽車要素的占比相差較小，而柱體、自行車、行人、鋪裝等要素的占比則反映出極值較多的特征。綠化的占比可以反映該片區整體的步行適應性水平。新華路和衡復兩個風貌區的均值最高，其次是南京西路，其他風貌區的均值集中分布在0.1～ 0.3 之間；老城廂和外灘風貌區的中位數值最低；外灘和提籃橋風貌區綠視率值的變化區間較小，區間變化均在0.1 左右（外灘風貌區綠視率集中分布在0.03～0.13，提籃橋風貌區綠視率集中分布在0.05～0.15）。用行人和自行車占比的總和來衡量地區的活力水平。由于人的要素在街景圖像中所占比重相對較小，12 個風貌區的活力度值相對集中分布在0～0.05 區間范圍內。老城廂的均值顯著高于其他風貌區，且存在較多高值，最高達0.25；虹橋路和新華路的活力度最低，且集中分布在0～ 0.01 之間。

如圖 3 所示，在天空開敞度方面，衡復和新華路風貌區的均值明顯低于其他風貌區，集中分布在0.2 以下，一半以上的街景點天空開敞度極低，集中分布在0～ 0.05 之間；而提籃橋的均值最高（0.38），龍華、江灣、虹橋路風貌區與其相似；其余大部分風貌區的天空開敞度值均值分布在0.3 左右。

圖3 12 個風貌區總體特征箱線圖

道路、鋪裝、行人、自行車這四個指標的占比通常可用來理解衡量機動化水平。劉丙乾等提出，街道機動化程度與道路占比、人行道占比、機動車占比、慢行者占比（行人、騎行者）這4 種因素密切相關[33]。結果顯示，虹橋路風貌區的機動化水平均值最高（0.13），其次是南京西路風貌區（0.12）、龍華風貌區（0.11）和江灣風貌區（0.11）；老城廂和新華路風貌區的均值最低（0.07），其中，老城廂風貌區部分值集中分布在0 以下；衡復風貌區內的機動化水平浮動最小，集中分布在0.05～ 0.14之間。

3.2 基于街景的風貌街區類型分析

對12 個風貌區所有街景節點的街道要素進行因子分析和聚類分析。通過因子分析，將11 個街景要素降維至5 個因子（表2）；通過K-means聚類分析法，將5 個因子分為以下4類地區：第Ⅰ類節點地區機動化水平較低，活力亦較低；第Ⅱ類節點地區機動化水平最低，車輛最少，但天空開敞度最高，活力最高；第Ⅲ類節點地區綠視率最高；第Ⅳ類節點地區機動化水平最高，但活力最低（表3）。

表2 街景要素變量的因子分析結果

表3 風貌區K-means 聚類分析結果

將聚類的結果進一步可視化，如圖 4 所示：衡復、南京西路、愚園路和新華路風貌區中第Ⅲ類街景點集聚，反映其綠視率較高，其中，愚園路風貌區的第Ⅲ類街景點相對集中在風貌區中央，而衡復風貌區空間品質類型較為統一；老城廂風貌區中以第Ⅱ類街景點為主導，反映其活力度很高，且天空開敞度較高，機動化水平較低，車輛最少，但綠視率較低，環境質量并不高；虹橋路、龍華、江灣這三個風貌區為同一個空間品質類型，風貌區內第Ⅳ類街景點的分布比較集中，反映其機動化水平較高，活力較低，這也與其處于城市非核心區域的區位特征相吻合；外灘和人民廣場風貌區所構成的四類街景點類型分布比較均質、分散，其中，第Ⅱ類街景點較為主導，反映其作為以公共活動為特征的區域對空間環境的多樣化要求。

圖4 街景點聚類分析結果

3.3 基于街景的風貌街道類型分析

將范圍內相同路進行合并，對12 個風貌區的363 條道路進行因子和聚類分析，得到與街景點分類的類似結果，街道尺度存在四種風貌品質類型。

可視化結果（圖 5）顯示，老城廂內第Ⅳ類道路集中分布在第一象限，而其他三個象限的道路均以第Ⅱ類為主導。這是由于，在老城廂城市更新中，第一象限主要用于建造高容積率的商住和辦公用房，在改造建設的過程中，活力度呈下降趨勢，而機動化水平上升。

圖5 街道聚類分析結果

外灘和人民廣場風貌區作為以公共活動為特征的區域，道路聚類結果也反映出以第Ⅱ類為主的分布特征。除高等級道路外，外灘風貌區中，蘇州河兩側的道路及分布在風貌區內部的南京東路、四川中路、漢口路、福州路等活力度較高，均屬于第Ⅱ類；人民廣場風貌區中，第Ⅱ類型的道路如新昌路、江陰路、漢口路、福州路等，則集中分布在中央開放空間周邊成片的里弄街坊之中。

衡復、南京西路、新華路風貌區以第Ⅲ類道路分布為主。在衡復風貌區的77 條道路中，有55 條道路都為第Ⅲ類林蔭道路。新華路風貌區作為平均綠視率最高的風貌區，其內部除南側的淮海西路為第Ⅳ類以及安西路為第Ⅱ類外，其余5 條路都為第Ⅲ類林蔭道；其中，新華路作為重要的國賓路，綠視率達到0.7。

愚園路、山陰路和提籃橋風貌區內四種類型道路分布較為均衡。在愚園路風貌區內，愚園路、宣化路等屬于第Ⅲ類型道路；江蘇路等隨著風貌區內業態的引進活力度提升，屬于第Ⅱ類型道路；風貌區內的長寧路等高等級道路則屬于第Ⅳ類。山陰路和提籃橋風貌區都位于虹口區，其中，山陰路風貌區中擁有眾多的名人故居、花園洋房和新式里弄，部分路段活力度較高，街道景觀優美，歷史人文氣息濃厚；其中的多倫路、長春路等屬于第Ⅱ類，而甜愛路、山陰路等則屬于第Ⅲ類。

江灣、龍華、虹橋風貌區中以第Ⅳ類道路分布為主。江灣風貌區整體上保留了“大上海都市計劃”所規劃實施的環形放射的城市道路網格局，具有較高的機動性；龍華和虹橋路風貌區的保護對象主要為內部場地而非道路，包括大面積的龍華寺、西郊賓館和上海動物園，而具有街景的道路主要分布在風貌區邊緣且機動化水平很高。其中，虹橋路具有最高的機動化水平（0.2）。

關于街景識別類型的準確性問題，研究認為，Ⅱ、Ⅲ類道路應當作為重點風貌道路，并將12 個風貌區的363 條道路的聚類結果與《上海市中心城歷史文化風貌區風貌保護道路規劃》中劃定的144 條風貌保護道路進行分析比較。圖 6 所示，選取的70 條風貌保護道路中，有41條道路被街景數據識別為第Ⅲ類海派漫步型林蔭道，15 條被街景數據識別為第Ⅱ類活力特色型道路；在研究選取的137 條風貌保護道路中，有47 條為第Ⅲ類海派漫步型林蔭道，39 條為第Ⅱ類活力特色型道路，Ⅱ、Ⅲ類風貌道路均位列4 種聚類結果中的前兩位（圖7），顯示出基于街景技術具有較高的準確性。識別結果出入較大的主要集中在老城廂和江灣歷史文化風貌區，原因在于有些具有歷史文化價值信息并不包含在街景圖像中。

圖6 聚類結果在70 條風貌保護道路中的分布

圖7 聚類結果在137 條風貌保護道路中的分布

4 結論

研究發現，街景分析技術能夠較好地反映出上海市中心城區12 個歷史文化風貌區的物質空間特征和類型，人本尺度下的風貌要素特征可將12 個風貌區分為4 類：即活力特色風貌區、海派漫步風貌區、歷史事件風貌區、混合類型風貌區（表4）。其中，外灘風貌區、人民廣場風貌區、老城廂風貌區為活力特色風貌區，具有較低的機動化水平、較高的天空開敞度和較高的活力度水平；衡復風貌區、南京西路風貌區和新華路風貌區為海派漫步風貌區，具有較高的綠視率；虹橋路風貌區、江灣風貌區和龍華風貌區為歷史事件風貌區，具有較高的機動化水平和較低的活力度水平，其本身的環境特點不具有宜人的尺度和較高的街道品質，但因其具有紀念意義的歷史背景而具有風貌保護價值；山陰路風貌區、提籃橋風貌區和愚園路風貌區以上幾種風貌類型分布比較均衡，屬于混合類型風貌區。在空間分布上，分類結果在城市空間結構上呈現圈層關系：最內層并置的兩個圈為海派漫步風貌區和活力特色風貌區，中間層為混合類型風貌區，外圈層為歷史事件風貌區（圖8）。

圖8 上海中心城區歷史文化風貌區類型空間結構圖

表4 基于街景圖像的上海風貌區分類結果

研究結果進一步印證了陳飛和阮儀三提出的上海風貌區精細化分類的必要性和合理性。分類結果符合現狀風貌區的功能、歷史建筑、空間特征、肌理、文化歷史等方面的特征，如衡復和新華路風貌區所呈現的高綠視率等高品質特征，符合其風貌完好之海派生活社區型風貌區的類型特點；外灘和人民廣場風貌區所反映出的較高活力度水平，也符合其作為公共活動中心型風貌區的類型特點；而提籃橋風貌區被歸納為混合類型風貌區，也符合“北側提籃橋監獄，南側里弄式花園住宅及新式里弄較為集中”等對其風貌特點的描述。同時，從空間環境特征上來看，圖4 的聚類結果顯示，江灣與龍華、虹橋路風貌區為同一類型的風貌區，都具有機動化水平高、活力度低等特征。

此外，研究發現，基于人本尺度的視覺風貌評價與已確立風貌保護道路具有高度的一致性，以海派漫步型林蔭道和活力特色型道路為主體部分，但分析發現，一些具有最高機動化水平，但由于其特殊的歷史與文化價值也被劃在風貌保護道路的行列中，如虹橋路。相反，如衡復風貌區內的嘉善路不在已確立風貌保護道路名單內，但其綠視率、活力度等多項指標均高于一般風貌區的保護道路。因此，精細化的定量研究有利于了解風貌區道路特點、類型和構成，形成“自下而上”的更新反饋，易于發現總結不同區域的痛點難點。建議上海未來風貌保護道路的管理，在依賴風貌區編制、“分區分級”管理體系的基礎上，建立風貌區與風貌保護道路平行的管控思路，從整體的視角橫向比較風貌保護道路，先“分級”再“分區”，并針對上海差異類型道路提供相應的管控措施。