主动感知技术在城市更新中的应用探索

龙   瀛

　　学会城市规划新技术应用学术委员会副主任委员、清华大学建筑学院研究员、教育部重点实验室副主任

　　报告分别从“背景、实验方法、应用案例、结论与讨论”四个方面进行分享。报告构建了面向人本尺度城市空间的大规模、低成本的"主动城市传感"范式，解决了现有城市空间数据覆盖度不高、更新缓慢、采集成本高昂等问题。研发出轻量级多合一的城市感知采集平台，全面收集人本尺度的建成、自然和社会环境的数据，实现了高效、多尺度、全覆盖的实时城市数据采集，提高了城市数据的采集效率与更新频率，同时大幅降低了数据采集费用。

一、背景

　　1、城市更新的数据需求

　　 数据搜集是城市更新工作的重要环节

　　含义：城市更新的是对城市中某一衰落的区域进行拆迁、改造、投资和建设的行动。

　　流程：一般情况下，至少包括了城市体检评估、编制专项规划和项目方案、项目具体实施三步，数据搜集是多项工作的基础。

　　对象：老旧住区、老旧厂区、老旧商圈，历史街区、公共空间等。

　　2、人本尺度环境数据

　　 以人为本的更新理念使得城市更新的数据搜集更加聚焦于人本尺度城市环境。

　　人本尺度城市环境，在人的日常生活中可以直接看到、触摸到和欣赏到的，人体及其周围环境。

　　 可以划分为自然、建成、社会环境因素，需要依靠系统数据进行综合分析。

　　3、主动城市感知的概念

　　主动城市感知（ActiveSense）是一种自下而上的综合方法，用于获取和揭示人本尺度的环境信息和特征，它建立在面向需求和基于传感器的数据收集和相关分析上，以便在城市研究、规划、设计和管理中更好地理解建成、自然和社会环境。

二、实验方法

　　1、传感套件设计

　　 人本尺度环境可用的传感器

　　传感器离散化或集成化

　　 传感器套件样例

　　传感器套件的设计

　　传感器的主要原件和测试结果

　　2、固定感知和站点选择

　　 固定感知

　　固定感知可对热点地区长期监测，提供环境状态的时间变化，可与现有监测站整合，如摄像头、气象监测站、Wi-Fi站等。

　　 站点选择

　　固定感知站点的选择直接决定了传感的空间范围。

　　 固定和轮换站点：操作定期（每周、每月）轮换的站点，以捕捉一天内和日间的时空变化。

　　 分析方法：采用多标准决策（MCDM）模型和GIS结合，将监测的城市空间划分为网格，并评价每个网格的适宜性；

　　3、移动感知及路径规划

　　移动感知

　　移动传感为扩大固定感知的空间覆盖范围、降低成本和提高固定传感的灵活性提供了巨大潜力，将人、自行车、车辆、无人机作为传感器。

　　 路径规划

　　载体类型1：雇佣载体

　　 路径规划算法：

　　混合中国邮路算法(MCPP)，考虑三种类型的街道：单向街道，双向街道，只需通过一次的狭窄街道（无方向要求）。

　　分析方法：

　　假设载体在不同路段以不同的速度移动，不同路段的通行时间应该在0到10单位的范围内呈指数变化，这个问题可以看作一个线性问题，使得总距离最小。

　　规划工具：

　　采用ArcMap的网络分析工具可实现混合中国邮路算法规划。

　　载体类型2：固定路线移动的载体（如公共汽车、垃圾车等）

　　 优点：降低代理人的雇佣成本，数据收集稳定。

　　缺点：时空精度和范围受代理人决定，受限于代理人移动轨迹，与日程安排。如垃圾车每周一移动一次，公共汽车每天往返几次，时间频率分别为每周或每天上午和下午。

　　4、协同感知

　　协同感知模式，结合固定和移动传感，一方面，固定感知可用于验证高频的移动感知数据在特定地点的准确性；另一方面可作为采用移动感知数据进行时空内插的基准。

　　5、数据分析

　　采集结果分为两种：

　　来自传感器的观测变量（直接获得的数据），如气味、亮度、噪声有关的变量。

　　 由观测变量衍生的变量（由观测变量解译获得），如从视频传感器中获得的绿视率、行人数量。

　　三、应用案例——西宁城市更新专项规划

　　1、项目背景

　　聚焦于西宁市低效用地、空间品质的问题分析。在搜集西宁市的城市更新基础数据，并进行城市空间品质评估，以支持专项规划方案的编制。

　　 新技术为大规模、高精度、系统化的城市空间问题识别提供了新方法。

　　问题：城市现有数据空间精度不足、覆盖不全、更新不及时。

　　方法：搭建主动城市感知平台，基于新技术设备进行空间数据主动采集，大幅提升数据的覆盖度及时效性。

　　2、研究范围、数据与实验设计

　　研究范围

　　以西宁市主城区为研究范围，以道路为数据采集单元。以西宁市1,446km道路为数据采集对象，其中国省县道365km，主次干道779km，支路302km。

　　实验设计

　　自采集街景数据实验设计：开发低成本、大规模的移动感知数据自采集模式。

　　在路径规划上，移动载体面向道路靠近街边的单侧进行街景采集，每条街道需要往返各一次。

　　采用ArcGIS进行全局路径规划，采用中国邮路算法，以覆盖全部道路的街景。

　　3、低效工业用地识别

　　技术方法

　　低效工业用地的识别采用了自采集街景数据，结合相关研究综述、国家定义标准及城市低效用地特点，提出了低效用地的四种类型及分析识别流程，其中低效工业用地的识别采用了自采集街景数据。

　　判定指标

　　低效工业用地是指代内利用粗放、布局散乱、用途不合理的工业用地，即低效用地中的工业用地。

　　指标体系

　　现有文件中，容积率等5类指标用于评估工业用地使用情况，根据数据可获得情况和具体调研，运用容积率、建筑系数、街景指标（工厂周边环境）、遥感图像（建筑布局特征）指标对城市工业用地进行判定。

　　数据来源

　　谷歌高清遥感影像（0.54米分辨率），自采集街景数据，三调数据，百度建筑数据。

　　研究方法：

　　确定定义：结合相关研究与国家定义，判定识别低效工业用地的指标体系，并制定识别手册。

　　指标计算：根据低效工业用地识别手册，对各类指标进行逐一计算与判定，获得对每一个地块的判定。

　　综合判定：综合各类指标，将低效用地划分为三类：不是低效用地、疑似低效用地、是低效用地。

　　分析结果：

　　整体情况：高度疑似地块共25块，总面积302公顷，平均面积12公顷，除最大地块外，平均面积4公顷。

　　分布特点：分布于多个工业园区内，各园区均有分布，其中城北区最多。

　　4、空间品质评估

　　技术方法

　　基于全国街景数据，以深度学习方法自动识别品质低下的环境要素。

　　研究采用了SegNet算法进行自动计算，训练集为全国街景随机抽样200,000张的标注结果。

　　模型准确性评估指标选择F2-score和IOU。

　　分析结果

　　建筑、基础设施类问题集中在城中区。

　　沿街商业、绿化类问题集中在城东区。

　　道路类问题集中在城北区。

　　各区分布特点：

　　城西区空间品质较好。

　　城东区、城北区、城东区空间品质问题突出，自建房、城中村集中分布。

　　多巴镇、鲁沙尔镇为新城，城市空间品质尚需提升，特别是建筑类和环境卫生方面。

　　5、后续工作

　　持续多年的城市数据采集工作

　　数据采集时间：2023年2月。

　　采集内容：完整的西宁市街景数据；补充城市空地调研数据。

　　后续优化内容

　　完善具体流程：优化采集设备，如运用360街景设备同时完成街道的双向采集等；完善路网数据与路线规划；

　　完善评估体系：更新和拓展深度学习模型所识别的问题种类等。

　　四、结论与讨论

　　1、应用前景

　　城市研究中的重要数据采集方法

　　鉴于数据共享经济的蓬勃发展，众包移动传感极有可能见证参与者数量的指数级增长，为城市研究带来大量的新数据，从而促进空间和时间数据的高度覆盖。共享单车、货车、出租车、私人汽车都可以成为城市研究中的数据采集载体。

　　人本尺度环境的风险研究

　　在个体层面上，建立环境与人类之间关系的能力为环境暴露评估实验打开了大门，以减少个人在危险生活环境中的风险，从而减少伤害和死亡率。

　　在本研究的数据集支持下，个体环境暴露分析可以通过将个体的GPS轨迹与时空环境数据联系起来实现；主动环境数据库由专门的环境数据收集主体完成，不需要个体佩戴环境传感器。

　　2、总结

　　提出了一个 “主动城市传感 ”的范式，以统一的空间和时间分辨率观察和推断三个维度17个环境变量。

　　移动传感和固定传感模式协同工作，实现对建成、自然和社会环境的全覆盖和低成本的数据收集。

　　连续两年采集了西宁市1,446km道路数据，填补了数据空白。