采用三维GIS方法评估高层住宅的视野

视野是一个往往只能定性而且主观性颇强的指标，难以定量。同时，视野对于住宅房地产的价值有着不可忽视的影响。新加坡国立大学的Shi-Ming Yu等人进行了一项研究，采用3D GIS为工具，定量化的评估高层住宅的视野以及对住宅价格的影响。

在新加坡，高密度的高层公寓是一种普遍的住宅形式。高层高密度导致了不同住宅之间的视野显著不同。具有较好视野的住宅，尤其是可以看到海景的住宅更受购房者的欢迎。该项研究针对新加坡东海岸的高层住宅，使用3D GIS结合回归分析，定量确定高层住宅的视野指标对住宅价格的影响。研究采用ArcGIS 3D Analyst进行。首先，确定选取两个变量来表示视野。第一个是：视野类型指标SEAVIEW，用于判断是否从某个观察点是否可以看到海景；另一个是视野范围指标VIEWSHED，用于判断视野的范围。

研究分三个步骤进行。第一步是建立研究范围的DEM（数字高程模型）。使用ArcGIS 3D Analyst，建立了包含地形、周边建筑物的DEM模型，然后将DEM转化为包含地形和建筑高程信息的栅格数据。第二步是计算每一处物业的视野。这一步使用3D Analyst的视域分析功能进行。研究假定住宅每一层层高均为3米，人的视觉高度为1.7米，每一个住宅单元计算从阳台出发的180度视角、500米范围内的视野可见区域。第三步是根据视域分析计算每一处物业的视野类型指标SEAVIEW和视野范围指标VIEWSHED。

为了分析海景对物业价格的影响，该研究对高层住宅的价格进行了进一步的分析。将研究中的高层住宅分为看得见海景和看不见海景的两大类。对于这两类分别使用log线性模型进行hedonic回归分析，分析结果证实了研究的假设：仅仅在看得见海景的住宅中，视野范围指标VIEWSHED才与房地产的价格有关。如果看不到海景，购房者并不在意视野的范围。为此，作者提出了一个新的综合指标SEASHED，用于判断视野景观的质量，SEASHED = SEAVIEW × VIEWSHED。如果看不到海景，SEASHED 等于0；反之，SEASHED数值在0-1之间，取决于视野范围指标VIEWSHED的大小。对于研究对象的验证表明，SEASHED系数能更好地反映视野对于住宅价格的影响。在案例中，视野质量的不同会使住宅价格上升22.5%。作者将这一方法应用于Keppel Land公司进行的一项再开发项目中，对该项目的开发方案进行视野质量评估，研究如何使更多的住宅单元能够看到海景。研究表明，通过调整住宅的朝向，可以大幅提高各个单元的VIEWSHED指标，从而也可提高SEASHED指标。这一方法有助于开发商确定住宅的价格，比现有的估价方法更加有效。

最后，作者认为这一方法对于确定视野的质量，定量分析视野的价值十分有效。一方面，可以协助开发商在住宅建设完成之前，就能够定量化判断住宅的视野质量，从而可以用于住宅定价。另一方面，对于政府决策者，可以用这一方法判断住宅的视野对于房地产价格的影响，从而在城市建设中提供更多具有良好视野的住宅。

来源： SHIMING Y. Modeling the value of view in high-rise apartments: a 3D GIS approach[J]. Environment and Planning B: Planning and Design, 2007, 34(1)：139-153.