以下文章来源于M姐实验室 ，作者M姐
小组编号：B971（一等奖）
作品名称：“看得到的‘隐私’”——城市视觉隐私分析
作者单位：江西师范大学地理与环境学院
小组成员：李翔，肖贺轩，徐国秀，刘迪宸
指导老师：吴波
作品视频
作品介绍
1 设计思想
（一）背景
近几年我国城市化快速扩张，截止到2020年我国的城市化已突破60%，城市化进程也显示了我国的脱贫成果显著，新建的住宅区不仅提升了贫困人口的住宅环境，并且耸立的高楼也解决了我国人均用地不足的问题，但在享受福利的同时，高密度的建筑环境带来的视觉隐私问题已成为影响人类居住环境质量的重要因素之一。
之前的研究从不同角度探讨了视觉隐私的相关因素，包括室内和建筑外部设计等，然而，这些研究大多数都只是停留在了定性层面，未能给出一种定量的数字结果。
因此，理解和评估视觉隐私已成为解决城市生活中的隐私冲突和改善环境质量的紧迫任务。根据论文中提出的视觉暴露指数能够较好的将居住环境的隐私问题用数字定量的表现出来，基此设计的GIS的视觉隐私分析能有效的将GIS技术应用于评测居住环境隐私问题，有助于居民根据隐私暴露指数来选择居住环境以及加强隐私保护，也为之后的建筑商建筑选址和居住环境设计提供了指导意见。
本作品的模型建立在与私人领域相关的视觉曝光概念的基础上，建立了一个能够描述感兴趣特征（FOI）可见性的视觉指示器，该视觉指示器是指建筑物立面和地面上行人空间的开口。这与3D等距或视域方法不同，后者量化了观察者周围的空间或体积，因为这里的重点是有多少观察者可以在建筑环境中潜在地查看目标。它涉及从一个区域到另一个区域的能见度分析功能，这意味着开口的视觉隐私可以被表示来测量开口的视觉曝光，只能从建筑物水平和地面的观察者，而不是整个周围的空间。
（二）案例选择
探寻之前关于视觉隐私的研究大多数都只是停留在了定性层面，未能给出定量的较为准确的数字化结果。在本小组研究的论文中其提出的视觉暴露指数（PVEI），为隐私暴露程度提供了一种定量化的评估方式。据此本小组选取了建筑较为密集的中国香港九龙地区，以九龙维景酒店为例，从路面和建筑物两个种类的观察点出发探索其开口即窗户的暴露指数。
2 技术路线
（一）数据准备
三维数据来自香港规划署：https://www.pland.gov.hk/
将实景地形图数字化、高程提取及转化成矢量2.5D模型，之后将人行路网按不同距离划分组成地面观察点，与此同时提取酒店、住宅区以及其他建筑物的开口即窗户点位作为立面观察点。
（二）数据计算
以处理之后的九龙维景酒店为研究目标，构造其他建筑物和路面上的观察点与其的视线，构造之后分别计算两类视线的通视性，导出可视的视线并对其计算几何为下一步计算做准备。
（三）数据分析：
将通视视线的属性表导出。做PVEI值计算，最后将其整理，并可视化显示。
3 主要功能
1、PVEI原理介绍
1）具有相同长度的视线OA和OD，透过窗户的水平或垂直可视域中的面积并不相同。同样，开口面积也会影响PVEI。目标的面积越大，意味着视觉侵入的可能性越大，PVEI越高，而观测者的面积越大，视觉穿透目标的可能性就越高，PVEI就越高，反之亦然。到目前为止，我们已经得出结论，包括有关观察者和目标所在的区域的变量，以及目标和观察者之间的视觉距离和视图方向等变量，较大程度上决定了PVEI值。因此，PVEI的计算式可以表示如下：
2）基于可见物体与平方距离成反比的概念得到：
可见视线和居民立面形成的角度α从0到180，当视线行进到与居民立面垂直时，相对于视觉暴露的风险最大，因此，正弦函数与水平角变量可以用来合理地描述现象，由此得出：
同样，在垂直方向上，在相同的视觉距离下，当观察点与目标点在同一水平线上时，隐私暴露程度越大，因此余弦函数与竖直角可以用来描述该现象，得出：
3）最终得到PVEI公式
求和：考虑到居住环境中地面和建筑层的观察者总数，故求和
：第i个目标表面的面积，默认使用1.5m×1.5m的窗口面积；
：第j个观察点表面的面积，默认使用1.5m×1.5m的窗口面积；
：观察点和目标点之间的最大可视距离
：水平角的正弦值，计算时水平角均处理成大于0的值，正弦值均取绝对值。
:垂直角的余弦值。
2.潜在视觉暴露指数（PVEI）分析
1)提取建筑环境中的目标和潜在观察者
构造视线功能生成表示从观察点到目标要素的视线的线元素，视线的可见性由基于 3D 元素和表面组合定义的潜在障碍物的互视功能确定。首先，我们使用观察点和通过3D模型识别的目标点来创建视线。从样本建筑中提取目标点，观察员点是从其他建筑物和人行道中提取的。通过组合来自其他建筑物（建筑物水平）和人行道（地面）的观察点来创建潜在的视觉穿透。
2)进行互见性分析并识别可见视线
接下来，根据具有能见度障碍物的构造视线（即2.5D模型）实现视线间可见。借助 ArcGIS Pro 中的互视功能，然后提取所有可见视线，并在建筑物和行人水平面s上使用方位角、垂直角度和长度属性。
3)整合建筑物水平和地面的视线以计算每个建筑物开口的PVEI值
垂直角度和可视距离（视线的3D长度），可以创建并直接与数学模型一起导入以进行最终计算。最后，利用所提出的模型对样品建筑物的PVEI 进行了计算:
3.隐私暴露程度分布图
利用ArcGIS的分析工具，直接利用结果图（或导出属性表，导出至EXCEL使用其他软件进行分析），生成隐私暴露程度分布图。
4.隐私暴露程度结果分析
对不同点的结果进行插值分析，由于每个开口的视觉曝光受到来自两个部分（建筑物层和地面层）的观察者的威胁，显示了所有楼层相对于建筑物水平，地面水平以及样本建筑物中两个部分的组合的PVEI。在完成PVEI获取后，再进行综合加权评估，判断隐私程度。
4 分析与结果
本小组以研究区为中心分别了研究范围为25m、50m、100m、300m、500m的PVEI值，并将路网和建筑立面的数据加和，由生活经验可以猜想，楼层较低的住户暴露程度越高，带着这一猜想我们将计算后的PVEI值可视化并贴图进行三维显示，得到下面结论：
（1）根据下图,其展示的来自路网的PVEI值即行人对住户隐私威胁，颜色越深说明暴露程度越高，由于人眼的视线距离和行人身高限制这些高值往往出现在楼层较低处
（2）与路网结果不同，建筑立面对住户的隐私威胁主要集中在楼层的中部，它与低层住户相比既有来自路网的部分威胁，又有来自其他建筑的威胁，与高层住户相比，多了来自路网的隐私暴露风险。
（3）将两类的PVEI值相加并可视化，可以明显的发现，在最终结果中建筑立面的隐私威胁占据主导作用，即楼层中部的隐私暴露程度较高。
从下图中也可以看暴露程度最高的楼层集中在7-10层。
（4）我们还发现了一个有趣的事实，右图中在A面中由于其右下侧有其他建筑物的遮挡该部分的PVEI值会比该面其余位置的值较低。
5 特点
1.提出潜在视觉暴露指数（PVEI）模型，实现了对来自公共空间和社区的高密度住宅的潜在视觉入侵损害的定量分析。将暴露程度量化，用数字和热力图来清晰明显的表示隐私暴露程度；其次在操作过程方面我们将手动提取建筑立面开口，通过代码形式一键自动化生成，减少了操作时间提高了效率。
2.PVEI的提取与隐私暴露程度的评估对住宅开发商和服务产业尤其是酒店等行业有着极大的意义，就拿本次研究对象为例，酒店可以针对暴露程度较高的立面更换防窥窗户或者更改内部格局减少隐私暴露程度。
3.为建筑选址、建筑设计、房屋选择等提供有价值的隐私参考，提高相关决策的合理性。
6 展望
首先，在住宅环境中使用望远镜或其他设备产生的视线可以“缩短”，使观察者视野中的风景更加清晰，并最终改变视觉曝光量和水平视觉隐私，窗户的材质以及光线的明暗程度也会影响隐私暴露程度。
其次，对于城市的不同对于隐私的暴露程度也有影响，比如发达城市与非发达城市，南方城市与北方城市，不同的城市类型有着不同的城市建筑模式与建筑风格，皆会对隐私暴露程度产生影像。
而在本次研究中没有考虑到这两大现象，因为我们主要专注于建立定量模型的方法。在未来的工作中对上述现象进行前瞻性调查可能对更好地理解住宅环境中的视觉隐私具有重要意义。
转自：“测绘学术资讯”微信公众号
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