项目背景

随着城市化进程的加快，城市绿地的重要性日益凸显。合理的绿化不仅能美化城市环境，还能净化空气、调节气候、减轻热岛效应等。因此，对城市道路街景的绿视率和绿化率进行量化分析，对于促进城市可持续发展具有重要意义。

项目目标

• 绿视率计算：通过对街景图像的分析，计算出在特定视角下，绿色植物所占据的面积比例。
• 绿化率计算：根据一定的区域范围，统计绿地面积，并计算其占总面积的比例。
• 街景获取：从不同角度获取城市道路的街景图像，为后续的分析提供数据基础。

技术栈

• 图像获取：使用无人机、街景车或卫星影像等方式获取城市道路的街景图像。
• 图像处理：使用OpenCV、PIL等库进行图像预处理，如裁剪、缩放、色彩空间转换等。
• 机器学习/深度学习：采用卷积神经网络（CNN）等模型识别和分割图像中的绿色植物区域。
• 地理信息系统（GIS）：用于处理地理空间数据，计算绿化率。

关键功能

1. 街景图像获取：通过各种手段获取高质量的城市道路街景图像。
2. 图像预处理：对原始图像进行去噪、增强等处理，提高后续处理的效果。
3. 绿植识别与分割：使用深度学习模型对图像中的绿色植物进行识别与分割。
4. 绿视率计算：根据分割结果计算出图像中绿色植物所占的比例。
5. 绿化率计算：结合GIS数据，计算出指定区域内的绿化率。
6. 可视化展示：将计算结果以图表或地图的形式展示出来，便于分析和理解。

实现步骤

1. 数据收集：利用无人机或街景车等设备，沿着选定的道路采集街景图像。
2. 数据标注：对手工采集的图像进行标注，标识出绿色植物区域。
3. 模型训练：使用标注好的数据集训练深度学习模型，如Mask R-CNN、U-Net等，以实现图像分割。
4. 绿视率计算：利用训练好的模型对新采集的街景图像进行分割，计算绿视率。
5. 绿化率计算：结合GIS数据，确定研究区域的边界，统计其中的绿地面积，计算绿化率。
6. 结果分析与展示：将计算结果可视化，分析不同区域的绿化情况，并提出改进建议。

应用场景

• 城市规划：为城市规划者提供决策支持，合理规划绿化带和公园位置。
• 环境保护：监测城市绿地的变化趋势，评估绿化工程的效果。
• 科学研究：为生态学、环境科学等领域的研究提供数据支持。
• 公众服务：向市民提供城市绿化信息，提高公众环保意识。

关键代码部分：

1. 环境搭建

首先，确保你的环境中安装了必要的库：

1pip install tensorflow keras opencv-python numpy scikit-image

2. 导入库

1import cv2
2import numpy as np
3from tensorflow.keras.models import load_model
4from skimage.color import rgb2lab, lab2rgb
5from skimage.segmentation import mark_boundaries

3. 加载预训练模型

假设你已经有了一个用于图像分割的预训练模型，比如使用U-Net架构训练的模型，并且该模型的权重保存在weights/unet_green.h5。

1model = load_model('weights/unet_green.h5', compile=False)

4. 图像预处理

读取图像，并对其进行预处理，以便输入到模型中。

1def preprocess_image(image_path):
2    img = cv2.imread(image_path)
3    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
4    img = cv2.resize(img, (256, 256))  # 调整到模型期望的尺寸
5    img = img / 255.0  # 归一化
6    img = np.expand_dims(img, axis=0)  # 添加批次维度
7    return img
8
9image_path = 'path_to_street_view.jpg'
10input_img = preprocess_image(image_path)

5. 图像分割

使用预训练模型对图像进行分割，以识别出绿色植物区域。

1def segment_green_plants(model, input_img):
2    prediction = model.predict(input_img)[0]
3    prediction = (prediction > 0.5).astype(np.uint8)  # 使用阈值进行二值化
4    return prediction
5
6mask = segment_green_plants(model, input_img)

6. 绿视率计算

计算图像中绿色植物所占的比例。

1def calculate_green_view_ratio(mask):
2    green_pixels = np.sum(mask)
3    total_pixels = mask.shape[0] * mask.shape[1]
4    green_view_ratio = green_pixels / total_pixels
5    return green_view_ratio
6
7green_view_ratio = calculate_green_view_ratio(mask)
8print(f"绿视率: {green_view_ratio:.2%}")

7. 可视化结果

将分割结果叠加到原图上，并显示出来。

1def visualize_segmentation(image, mask):
2    mask = np.squeeze(mask)  # 移除多余的维度
3    masked_image = mark_boundaries(image, mask, color=(1, 0, 0), outline_color=None)
4    masked_image = (masked_image * 255).astype(np.uint8)
5    masked_image = cv2.cvtColor(masked_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 转换颜色空间
6    cv2.imshow('Segmented Image', masked_image)
7    cv2.waitKey(0)
8    cv2.destroyAllWindows()
9
10original_image = cv2.imread(image_path)
11visualize_segmentation(original_image, mask)

8. GIS 数据处理（绿化率计算）

如果需要计算某区域的绿化率，你需要结合GIS数据来确定研究区域的边界，并统计其中的绿地面积。这里我们不提供具体的GIS数据处理代码，但你可以使用geopandas和shapely等库来处理矢量数据，并结合上述图像分割的结果来计算绿化率。

1# 示例：假设你有一个包含研究区域边界的GeoDataFrame
2# import geopandas as gpd
3# study_area = gpd.read_file('path_to_study_area.shp')
4
5# # 计算研究区域内的绿地面积
6# def calculate_green_space_ratio(study_area, green_pixels):
7#     # 这里需要具体实现，根据研究区域的面积和绿色像素的数量来计算绿化率
8#     pass
9
10# green_space_ratio = calculate_green_space_ratio(study_area, green_pixels)
11# print(f"绿化率: {green_space_ratio:.2%}")

总结

上述代码提供了一个基本的框架，用于计算城市道路街景图像中的绿视率，并可视化分割结果。为了计算绿化率，你需要进一步结合GIS数据，并根据实际情况调整代码逻辑。此外，模型的选择和训练也是实现这一系统的关键部分，你需要根据实际需求选择合适的模型，并使用足够的数据进行训练。