基于多模态大模型的城市空间感知评估框架构建与实证研究

【目的】在“以人为本”和“人工智能”的时代背景下，城市空间感知是精细化评估建成环境具体体现。针对传统空间感知评价方法在客观性和效率上的局限，本文旨在探索一种基于多模态大模型的城市空间感知评价框架的新范式。【方法】首先，融合可持续发展三重底线理论与风景园林学科特点，构建了包含“景观、环境、经济、社会”四个维度的感知评价框架。其次，以北京市五环内区域为案例地采集街景图像，构建系统化的提示词工程，使用通义千问多模态大模型推理生成结构化的文本描述。通过训练的BERT+LSTM模型将描述文本量化为感知分数。【结果】在北京市五环区域范围内开展实证分析，将基于多模态大模型与基于MIT Place Pulse 2.0数据集的传统感知评价方法进行外部一致性验证。通过皮尔逊相关系数r=0.61, P<0.001等分析可以证明，本研究所提出的感知评价方法灵活且有效。【结论】本研究所提出方法为大模型在风景园林学科领域应用提供了标准范式和思路，为城市景观评估、建成环境后评估等工作提供了智能化工具和思路。