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Assessing urban greenery by harvesting street view data: A review

生态系统服务 城市生态系统 绿色基础设施 环境规划 环境资源管理 地理 城市规划 城市林业 鉴定(生物学) 生态系统 环境科学 生态学 土木工程 工程类 生物
作者
Yanzhi Lu,Emma Ferranti,Lee Chapman,Christian Pfrang
出处
期刊:Urban Forestry & Urban Greening [Elsevier BV]
卷期号:83: 127917-127917 被引量:56
标识
DOI:10.1016/j.ufug.2023.127917
摘要

Urban greenery is of great significance for sustainable urban development due to the diverse ecosystem services it provides. Assessing urban greenery can reveal its impact on urban areas and provide the evidence base for strategic urban forest management and planning, thereby contributing to sustainable urban development. Street View (SV) images are being used more frequently and widely for assessing urban greenery due to the advantages of providing new perspective and saving workload and research costs. In this paper, 135 peer-reviewed publications that employed SV to assess urban greenery between 2010 and 2022 are reviewed. Presently, the most widely applied area of SV-based urban greenery research is to extract the green view index. Although this has many potential applications for assessing ecosystem services, it has most often been used to date to identify the impact of street greenery on residents' physical and mental health, activities, and well-being (i.e., cultural services). In contrast, fewer studies have explored the other ecosystem services related to the greening. Overall, as an emerging urban environment research method, this review shows that there are still challenges in the utilisation of SV images for assessing urban greenery applications. These include the insufficient spatial and temporal coverage of SV images, low data collection accuracy and immaturity of suitable deep learning techniques on object identification. However, there is clear potential for these approaches to be developed to support a broader range of urban greenery studies that consider different ecosystem services and/or specific types of green infrastructure, for example, street trees.
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