摘要
摘要
经济和城市化的快速发展不仅给城市布局和风貌带来了巨大的变化，还对
高密度城市地区自然环境和资源提出了挑战。为提高土地利用率，如今的城市
开发建设以高层高密度建设为主导。这种扩张改变了城市的三维空间形态和人
居生态环境。因此，城市规划和城市设计需要将视角从原有的二维层面扩展到
更复杂的三维层面。随着建筑高度的变化，景观的相互可视性受到干扰，其视
觉可达性很可能被建筑物所阻挡。因此，提高城市自然景观的可视性有助于提
升人居环境质量。
然而现有可视景观的研究鲜少涉及到高层住宅，本文在分析国内外视觉景
观质量评价的基础上，以寻求一种将真实图像量化分析的方法引入到三维层面
方法为目的，从可视景观质量评价的三个方面：客观环境获取、主体人眼模拟
以及图像分割量化分析来构建一套新的方法流程。借助城市三维实景模型的开
发和Cesium强大的可视化海量模型、二次开发功能，将可视景观的视角新置
于高层住宅上，将住宅“窗景”变为可获取的高层“街景”。
将客观量化指标结合主观感知评价，得到一套主客观结合的预测指标。将
主客观评价指标变量和景观评分数据作为机器学习的训练数据。利用监督学习
方法五分类预测模型。可解释工具SHAP有效地解释了变量间的非线性关系及
更具体的影响效应。
本文的应用场景为住宅，但整套关于真实场景的窗景可视图像获取和预测
评价模型构建的方法流程同样适用于其它场景。
关键词:高层住宅；可视自然景观；Cesium；机器学习；评价预测模型
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Abstract
Abstract
Theselectionofurbanplanningexpandsverticallyandhigh-riseresidential
areaconstructionhasalsobecomethemainformofurbandevelopment.Although
theexpansionofhigh-riseresidentialareascanimprovetheutilizationrateofland
resourcestoalargeextent,italsogreatlychangesthethree-dimensionalspatial
formofcitiesandbringsgreatpressuretotheecologicalenvironmentofurban
humansettlements.Thismakesthestudyofhumansettlementsandurbanplanning
anddesignneedtoexpandfromtheoriginaltwo-dimensionalplanetoamore
complexthree-dimensionalspace.Astheheightofthebuildingchanges,the
mutualvisibilityofthelandscapeisdisturbed,anditsvisualaccessibilityislikely
tobeblockedbythebuilding.Therefore,improvingthevisibilityofurbannatural
landscapeishelpfultoimprovethequalityofhumansettlements.
However,theexistingresearchonvisuallandscaperarelyinvolveshigh-rise
residentialbuildings.Basedontheanalysisofvisuall