基于村景图片的可计算乡村社区评价

乡村建设评价是推动乡村发展、建设宜居宜业和美乡村的关键工作;实现乡村建设智能化评价对于提高评价效率和准确性具有重要意义。然而，传统的社会经济普查和调查存在覆盖范围有限、收集成本高昂等问题。针对这一挑战，本文提出基于村景图片的乡村建设评价体系，通过深度学习的图像解译技术，对农房品质、道路品质和村庄风貌等方面开展评价，并以全国 102个县为例进行实证分析。结果表明，基于村景图片的评价方法能够将图片大数据转化为评价指标，实现对农房、村庄等微观尺度的智能化、精细化评价;这些数据不仅覆盖了农房和村庄尺度，还可以聚合到县域尺度进行横向比较，从而掌握区域和全国乡村建设进展，揭示全国县域之间的差异和特点。本研究尝试通过对村景图片的智能化分析，为乡村建设评价提供更高效、智能、可推广的数据采集和分析技术，弥补乡村研究数据匮乏的问题。这一研究不仅具有重要的理论意义和实践价值，而且对于指导未来乡村建设工作、推动乡村可持续发展具有重要意义。