街景图像在城市分析与GIS中的应用综述

"这篇文章是关于街景图像在城市分析和GIS中的应用的综合评论，作者对619篇相关论文进行了筛选，总结了当前的研究趋势和技术状态。文章突出了街景图像作为城市数据源的重要性，尤其是在建筑环境和城市规划领域的应用。其中，机器学习和深度学习扮演了关键角色，使得从街景图像中提取有价值信息成为可能。" 街景图像在城市分析和GIS中的应用已经变得至关重要，它们提供了丰富的地理空间数据，帮助研究人员和决策者获取深入的洞察并做出明智的选择。随着大规模图像平台（如谷歌街景）的普及，以及计算机视觉和机器学习技术的进步，街景图像的数据收集和分析能力得到了显著提升。这些技术使得从图像中提取诸如植被覆盖、交通情况、建筑特征等复杂信息成为可能。 文章强调，大部分研究工作依赖于谷歌街景数据，这主要是因为其全球覆盖范围广、更新频繁且易于访问。街景图像的应用领域广泛，涵盖了环境监测、交通管理、社会经济研究等多个方面。例如，通过分析街景图像，可以评估城市绿化程度，研究交通拥堵状况，甚至探索与居民健康和社会福祉相关的因素。 深度学习在此领域发挥了核心作用，它能处理大量的街景图像数据，自动学习模式并进行精细化分析。这种技术的进步使得街景图像分析不仅限于简单的物体识别，还能进行更复杂的任务，如情感分析、社会行为理解等。 此外，文章还提到了众包街景图像的兴起，这是一种扩展地理覆盖范围和时间粒度的有效方式。通过公民科学家或志愿者收集的数据，可以补充官方街景服务的不足，尤其是在数据获取受限的地区。然而，众包数据的使用也带来了挑战，比如数据质量控制和隐私保护问题。 总结来说，这篇综述文章揭示了街景图像在城市规划和建成环境研究中的关键作用，展示了机器学习和深度学习在解析这些图像中的潜力，并强调了数据获取、分析和应用的最新进展。随着技术的不断发展，街景图像将继续为城市数据分析提供强有力的支持，推动智慧城市和可持续城市发展。