本專題中心同仁發表國際期刊論文一篇
本專題中心同仁詹大千研究員、李品嫻小姐、李玉亭專案經理、唐嘉宏博士後研究員共同發表研究成果於PLoS One，該篇文章在探討社區中的綠地、植栽與都市熱島效應的關係，以往使用衛星影像進行綠化指標的計算有其侷限性，並無法捕捉行道樹或是三維建物上民眾所種植的相關植栽資訊，本研究透過Google 街景影像，將整個臺北市以每30公尺一點的方式沿著路網進行全景影像的擷取，我們將每個採樣點擷取俯仰角0° 和 45°的全景影像，並將其各別分割為六張獨立的影像，每張採樣點共可獲得 12 張圖像，在使用深度學習演算法進行綠化指標(GVI)、建物密度指標(BVF)、天空視角係數(SVF)的計算，本研究於臺北市共使用了 86,637 個樣本點與 1,039,644 張影像，天氣資料使用「臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫」(TCCIP) 2018-2021年空間解析度為0.01°的月度溫度數據，當作反應變數，統計方法利用線性混合效應模型和地理加權迴歸來探索社區綠地與環境溫度之間的關聯，並控制季節、土地利用資訊和交通量。研究結果顯示，較高的綠化指標 與較低的環境溫度和溫差有顯著相關。交通流量較高或特定土地用途（例如宗教或政府機關）的地點與較高的環境溫度有關。整體而言，社區層次的街景影像 GVI 可以提高研究者對城市綠色空間的理解，並可結合其他社會和環境指標來評估其所帶來的影響。
Ta-Chien Chan*, Ping-Hsien Lee, Yu-Ting Lee, Jia-Hong Tang, 2024, “Exploring the spatial association between the distribution of temperature and urban morphology with green view index”, PLOS ONE, 19(5):e0301921.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0301921