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초록· 키워드
도시화가 가속화되고 환경 문제가 증가함에 따라 도시 가로 녹지공간의 중요성이 점점 더 부각되고 있다. 본 연구는 딥러닝을 활용하여 스트리트 뷰(Street View Image, SVI)의 의미론적 분할을 통해 녹시율(Green View Index, GVI)을 계산하고, 원격탐사 기술을 결합하여 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 계산함으로써 서안시(西安市) 명성구(明城 区)의 가로 녹지공간의 GVI와 NDVI를 정량 분석하였다. 또한 GVI와 NDVI의 상관 관계와 공간분포를 분석하고, 다중 척도 지리 가중 회귀 모델을 사용하여 GVI와 NDVI의 공간 이질성을 더욱 탐구하였다. 연구 결과, 대부분의 가로의 GVI는 편안한 시각적 인식을 제공하는 수준에 도달하지 못했으며, 도로 등급이 낮아질수록 GVI가 감소하는 경향을 보였다. 또한 전체 녹지는 연속적인 네트워크를 형성하지 못했으며, 집중 녹지는 적고 녹지 분포가 불균등했다. GVI와 NDVI 사이에는 정적 상관 관계가 있지만, 연구 지역에는 공간적 이질성이 존재했다. 도시의 낡은 가로와 3급, 4급 도로의 녹화는 긴급히 개선이 필요하다. 연구 결과는 가로 녹지공간 계획 및 설계에참고가 될 수 있으며, 향후 도시 가로 경관 평가 및 공간 최적화를 위한 과학적 근거를 제공할수 있다.
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