返回
Introducing street view into node-place model for evaluating transit-oriented development
DOI:10.1016/j.jtrangeo.2025.104334.png)
摘要
En 中文
以公共交通为导向的开发(TOD)已成为城市建设和发展的关键要素。然而,TOD存在交通不平等和区域发展不均衡的问题,因此需要深入调查。已有研究利用节点-场所(node-place)及其扩展模型对TOD进行分类和评估,重点关注建成环境,却忽视了街道环境中的视觉互动。本研究提出了一种扩展的节点-场所-视野(Node-Place-View, NPV)模型用于评估地铁站,旨在通过NPV模型从视觉互动角度补充原有评估方法,对成都213个地铁站进行分类,最终形成6个集群。NPV指标被聚合为TODness,用以表征地铁站的供给能力,而地铁客流量则用于表征实际需求。基于TODness-客流量关系,对167个站点的供需情况进行了评估。研究结果与成都市当前发展状况相符,为未来站点优化和城市规划提供了有价值的参考。
期刊
IF:
6.3
论文数:
3.8K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
Deciphering house prices by integrating street perceptions with a machine-learning algorithm: A case study of Xi'an, China通过将街道感知与机器学习算法相结合来解密房价: 以中国西安为例
CITIES
IF6.6
A human-machine adversarial scoring framework for urban perception assessment using street-view images基于街景图像的城市感知评估的人机对抗评分框架
Uncovering the similarity and heterogeneity of metro stations: From passenger mobility, land use, and streetscapes semantics
APPLIED GEOGRAPHY
IF5.4
Node-place model extended by system support: Evaluation and classification of metro station areas in Tianfu new area of Chengdu系统支持下的节点-地点模型: 成都天府新区地铁车站区评价与分类

