（三） 城市意象内涵的发展

      城市意象从提出至今，其内涵和研究方法不断地发展着。研究内容从单纯的城市空间意象发展到以城市空间为主，并加入城市文化、社会行为和自然景观等非空间要素；研究对象从单个城市认知、单个城市纵向比较发展到多个城市的识别分类和横向比较；研究方法从认知地图、调查问卷等传统方法发展到利用地理照片数据、网络开放数据等新数据方法；研究模式从描述性研究发展到类型学研究与定量化研究相结合；城市意象的应用前景也从单一的城市设计扩展到城市研究、城市犯罪学、城市社会学和行为心理学等领域。

二  基于网络照片数据的城市研究方法与进展

（一）网络照片数据

      近年来，随着信息通信技术与移动互联网的发展，网络数据被广泛地应用于城市研究中，新数据环境的形成，为城市研究带来了全新的方法与途径。网络照片数据一般来源于照片分享平台或者社交网站，人们通过智能手机、相机拍摄照片后分享至网络，这些照片不仅带有图元信息，还带有地理位置、拍摄时间、摄影设备、标签类别和文本内容等信息，既包含了对城市的客观描述，又体现了人们的主观感受。网络照片数据相对于图片、文字记录等传统数据，有着精度高、覆盖广、数量多、更新快与信息量大等优势，更能适应新数据环境下的城市研究。
      网络照片数据来源主要分为三类，第一类是图片分享网站，国外以雅虎旗下的Flickr、谷歌旗下的Panoramio以及Facebook旗下的Instagram和500px等为代表，国内的网站有图虫网、POCO等；第二类是社交网站，国外以Twitter、Facebook和Tumblr等社交网站为代表，国内有新浪微博、网易Lofter 和 QQ 空间等；第三类是街景地图，目前谷歌地图、百度地图和腾讯地图都提供不同区域的街景地图服务，而且提供不同年份的街景图片选择。

（二） 基于网络照片数据的城市研究

      目前利用网络照片数据的城市研究主要集中在国外，而国内的研究正处于起步阶段。研究主要从照片内容的挖掘与利用、时空关系的变化与耦合、空间位置的聚集与离散三个方面入手，以全新的视角研究城市问题，并提出新的研究方法。
      Hollenstein和Purves提出了利用网络照片的标签数据与地理信息识别城市中心区与划定边界的方法，并以6个世界级城市为案例进行实证研究，探讨了不同标签在不同城市中心识别过程中的差异。Naik等人基于社会科学的理论研究，利用谷歌街景地图与图像算法建立街道安全度的识别模型，并以美国21个城市作为实例研究验证模型的可靠性，对不同的街道安全度如何直接影响城市规划与社区营造进行了研究。此外，Naik还与Kominers等人利用计算机模型与谷歌街景图，测算出2007～2014年的城市空间变迁，将社区人口和社会经济数据与空间变化相关联，分析了城市物质空间改变与社会经济变化之间的关系，并对同心圆理论、临界理论和筛选理论３个城市演变理论进行了检验。García-Palomares等人利用网络照片数据识别欧洲主要旅游城市的游客与居民的行为差异，分析出游客与居民的活动区域，探讨两种人群在城市活动的聚集与离散关系，并揭示了不同城市游客空间的分布差异。
      以北京城市实验室为代表的国内学者也在积极推动基于网络照片数据的城市研究。龙瀛等人利用中国245个主要城市中心地区的腾讯街景图片，识别了每张图片的绿色占比，用以分析街道的可见绿情况，并将分析结果与街道长度、地块尺度、经济水平、行政等级相关联进行研究。同时，龙瀛提出了“图片城市主义”理论，认为图片是一种在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。

（三） 网络照片数据与城市意象研究的适用性

      网络照片数据具有精度高、覆盖广、数量多、更新快和信息量大等特征，利用大规模的照片数据进行量化研究，与当下城市研究精细化、定量化的需求相匹配，能很好地弥补传统城市意象研究中调研手法单一、数据获取困难和受主观影响大等缺陷。网络照片数据既包含了人们对城市的客观认知，又体现了人们的主观感受，其多维度的信息能全方面地刻画城市的整体意象，亦能从更大范围思考城市意象形成的深层逻辑及其对城市发展的意义。

三  研究数据与范围
 
（一）研究数据