| 研究生: |
顧芩 Ku, Chin |
|---|---|
| 論文名稱: |
都市地景構成關聯之探討與視覺化─以臺中市第二、三、五、七期市地重劃區為例 Exploring and Visualizing the Composing Rule of Urban Landscape: Taking the 2th, 3th, 5th and 7th Urban Land Readjustment Area in Taichung for example |
| 指導教授: |
林漢良
Lin, Han-liang |
| 學位類別: |
碩士 Master |
| 系所名稱: |
規劃與設計學院 - 都市計劃學系 Department of Urban Planning |
| 論文出版年: | 2018 |
| 畢業學年度: | 106 |
| 語文別: | 中文 |
| 論文頁數: | 113 |
| 中文關鍵詞: | CityEngine 、三維建模 、建物類型 、都市設計 、都市地景 |
| 外文關鍵詞: | CityEngine, 3d modeling, building type, urban design, urban landscape |
| 相關次數: | 點閱:123 下載:12 |
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本文以都市形態學之觀點詮釋都市地景的構成,包含街道、街廓、土地坵塊與建築物等,這些元素具有階層性且會互相影響,以共同形塑出三維的都市樣貌,其中又以建築物是最為顯而易見之元素。回顧三維的都市規劃設計的目的,即是透過規劃與管制都市地景之構成,來表達對空間的訴求;然而,許多學者提及,當前的都市規劃設計工作,缺乏考量都市地景構成元素間的關聯,尤其是不了解建築物會如何受到其他元素之影響,因此難以整合規劃設計的內容,如路網結構、街廓形式、土地使用管制與其他規範等,以共同有效得引導建築物的開發,因此很難從都市規劃設計的結果,預期或想像出未來可能之三維空間形式。除此之外,都市規劃設計缺乏對三維空間的遠景與想像,多是以文字、圖面的方式呈現管制規範,鮮少考量實際會形成之都市樣貌。
因此,為了使都市規劃設計的結果能夠被預期與看見,本研究首先探討在都市規劃設計管制下之都市地景構成關聯,接著是利用三維都市模型視覺化,以彌補平面、文字性規範之不足。為了限縮討論範圍,本文將歸納出都市規劃設計之條件因子與建物量體之關聯;前者之「條件因子」包含區位、都市紋理因子及土地使用管制,共三大面向,後者之「建物量體」則以實際營建行為產生之建物類型為代表。是故,本研究所稱之都市地景構成關聯,即為「條件因子與建物類型之關聯」,能夠以此理解都市規劃設計的內容,會產生如何之都市樣貌。
本研究之實證範圍位於台中市之市地重劃地區,以確保條件因子與建物類型資料之因果性。實證研究共有兩大部分,首先是「都市地景構成關聯之建立與驗證」,主要以KNN法預測「在某種條件因子組合下較可能形成之建物類型」,再利用交叉分析法進行成功率之驗證,若驗證之成功率達一定之比例,即可歸納出條件因子與建物類型之關聯;再者是建立「三維都市模型」,本文利用程序建模軟體CityEngine視覺化都市地景構成,將細部計畫中之管制規範的內容參數化、規則化,以模擬街道、開放空間以及前一階段所預測之建物形式,以協助未來都市規劃設計工作進行時,能夠即時得視覺化不同管制規範下可能形成之都市地景。
研究成果發現,各個條件因子所能辨識之建物類型不同、相同建物類型中亦可能有差異很大的條件因子表現,這是條件因子與建物類型間存在的彈性,能夠促成都市內建築類型的多樣性;本文所建立的「條件因子─建物類型之關聯」的驗證成功率約有75%,因此將此關聯以CityEngine視覺化後,可以發現其與現況之建物分布情形相近;本研究亦建置完成三維都市模型,以CGA規則撰寫之都市地景參數,亦可適用於其他地區,用以呈現、比較不同都市規劃設計方案。
The purpose of this study is to understand and visualize the composing rule of planning conditions and existing building types by KNN algorithm and 3D modeling software CityEngine. To make the goal of urban design clearly connect to urban landscape, urban planner or designer should understand how the planning conditions affects the composition of urban landscape, especially the building types. Therefore, this study uses this composing rule to predict the building types for land parcels and visualizes the 3D building form according to the prediction and other urban design guidelines.
The result shows that the overall successful rate of prediction is 75%, so the result of prediction can explain the existing building types to some certain extent. Therefore, this study parameterizes and programs the compositions of urban landscape based on the content of detail plans and prediction to present the 3D urban landscape. The CGA rules which is used to build up buildings and streets are reusable for different area to illustrate the outcome of detail plan.
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