云计算驱动的GIS与照片分析：景观美景度计算与旅游体验提升

云计算-基于GIS和照片内容分析的线性旅游单元景观美景度计算方法.pdf深入探讨了在当今旅游业转型升级背景下，自驾游作为一种主要的旅游模式，对于线性旅游单元如公路、步道等景观资源的高效管理和提升游客体验的重要性。文章指出，传统的景观资源开发与管理已经不能满足现代旅游者对于个性化和深度体验的需求，因此，如何科学地量化景观美景度，以便于规划者做出更精准的决策，成为了亟待解决的问题。 研究中，作者首先定义了关键概念，如线性旅游单元、景观和景观美景度，并梳理了相关领域的研究成果，构建了一个包含空间性因子（如可达性、景观视野）、地形因子（如地貌特征）、景观内容因子（如植物、建筑等元素）和景观结构因子（如线性布局合理性）的综合景观美学空间感知体系。这个体系利用GIS的空间分析工具（如视域分析、空间统计和ArcPy），实现了单个因子的量化评估。 创新之处在于，文章引入社交媒体照片内容分析法，通过分析用户在旅游平台上发布的照片，来揭示旅游者的景观偏好。这种非传统的方法有助于理解游客对不同类型景观的喜好，并结合熵权法确定各个景观因子的权重。通过这些方法，论文构建了一套完整的景观美景度计算公式，可以计算出线性旅游单元上不同景观类型的美景度数值，形成空间分布图，从而优化资源分配和旅游路线设计。 以河北草原天路景区为例，通过实地数据采集和分析，论文展示了如何应用这些方法进行实际操作，包括视域聚合分析、高质量照片筛选、景观内容识别、美学评价规则制定以及景观美景度的计算。这一系列步骤不仅提升了景观管理的科学性，也提供了为游客提供个性化体验的新思路。 本文的主要贡献在于提出了一个新颖的景观美景度计算框架，结合云计算和大数据技术，通过GIS和照片内容分析，旨在推动线性旅游单元的景观规划与设计，以满足现代旅游业的发展需求，提升游客的旅行体验。