信息挖掘展开的少量研究，比如Liu选择了全球最大的两个在线照片供应商—Panora-mio和Flickr相片，利用深度学习技术对照片内容进行识别并分类(分为绿色视觉意象、水视觉意象、交通视觉意象、高楼视觉意象、古建视觉意象、社交活动视觉意象和运动视觉意象)，统计分析了每个城市的城市意象要素类型特征与空间分布特征，进一步探讨了各个城市在城市意象类型上的相关性与差异性。赵渺希等人以谷歌图片搜索中广东21个城市的图片为数据来源，分析案例城市在网络空间中的意象，试图通过实证研究对凯文·林奇的意象理论进行扩展和补充。除了VGI数据和搜索引擎中的图片数据，带空间位置的图片数据也日渐多源、丰富，街景地图也是常用的一种。Li等人运用Google街景图片，分析了曼哈顿的一个街区沿街300个样本点的绿化指数；同样的方法用于沿街样本点、地块的绿化水平的评估，并与收入展开相关分析。Yin等人基于谷歌街景地图，运用机器学习的方法，自动识别街道的行人数量。Harvey基于Google街景图片，对街道安全展开评分。Naik等使用计算机识别技术对海量的街景图像进行了测算，将获得的数据与社会经济学指标结合在一起进行分析，探索城市在社会经济学方面的演变和物质形态变化之间的关系。
      由上可知，限于信息挖掘的技术门槛，从图片的元数据到文本再到内容，分析难度逐渐递增。分析研究多见于图片的元数据或文本数据，而对信息量最为丰富的图片内容挖掘较少，且用于旅游热点、旅游路线的推荐较多，关于人本尺度的城市形态、城市空间品质的研究相对较少。本研究将基于前人的研究成果，总结图片来源与常用分析工具，并用3个案例，展示空间位置图片在人本尺度城市形态上的最新研究。

二  图片城市主义

（一）图片城市主义内涵

      随着大数据和开放数据的广泛使用，以及日益成熟的计算能力和日臻完善的区域与城市模拟分析方法，使得兼顾大地理尺度与精细化单元的大模型研究范式成为可能。其通过数据分析、建模和预测等手段，为规划设计的全过程提供调研、分析、方案设计、评价和追踪等支持工具，以数据实证增强设计的科学性。在新数据环境和以人为本的新型城镇化驱使下，人本尺度的研究逐渐得到重视，如街道城市主义，在认识论上它是重新认知城市的一种方式。而图片是一种从人本视角记录物质空间的社会空间的有效数据源，是未来对历史城市考古的重要资料，是认识人本尺度城市形态的重要渠道，是观察日常生活的重要手段，是人本尺度城市形态研究的重要支撑。为此，图片城市主义高度认可基于体现客观世界和主观认知的大规模图片进行的量化城市研究，认为图片是一种在短期的未来将得到高度重视的城市数据源，是对已有多源城市数据的重要补充。
     相较于传统的仅带点位信息数据或文本属性的数据，带空间位置的图片数据具有如下优点：①信息量大，一图胜千言，图片所包含的内容多，图片反映物质空间的尺寸、形态、构成、功能、风貌、品质和场所感等，也反映社会空间的密度、活力、精神、阶层和幸福感等，可从不同方向对图片进行进一步挖掘分析；②交流方便，无语言差异的障碍，便于全球不同区域进行对比研究；③图片直观，便于建立与空间环境的联系。

（二） 图片来源

笔者将常见的具有空间位置的图片来源分为如下几类：

(1)专业图片交互网站

① Flickr (http://www.flickr.com/map)，雅虎旗下的图片分享网站，提供免费及付费数位照片储存、分享方案的线上服务，也提供网络社群服务的平台。北京城市实验室(BCL)分享了全国Flickr相片点位数据。

②Panoramio(http://www.panora-mio.com)， 隶 属 于Google的免费照片上传网站，提供无限的相册空间，单张照片最大25M。③Instagram(https://instagram.com/)，一 款 支 持 iOS、Windows Phone、Android平台的移动应用，允许用户在任何环境下抓拍自己的生活记忆，选择图片并一键分享至Instagram、Facebook、Twitter、Flickr和新浪微博等平台上。

(2)社交网站

①Twitter、Face-book，美国社交网络及为博客服务的网站，包含大量的图片信息。②新浪微博，一个由新浪网推出，提供微型博客服务类的社交网站，在中国有广大的用户群体，包含大量VGI图片(www.weibo.com)。

(3)街景图片

Google街景地图、百度街景地图和腾讯街景地图。相比百度街景地图，腾讯街景地图覆盖面更广，但二者都提供了同一位置不同年份的街景图片 (“时光机”)。