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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:邱裕瑄
研究生(外文):CHIOU, YU-SHIUAN
論文名稱:陽明山國家公園視覺景觀偏好影響因素之探討
論文名稱(外文):The Factors Affecting Visual Preference of Yangmingshan National Park
指導教授:林晏州林晏州引用關係---
指導教授(外文):Lin Yann-Jou
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:園藝學系
學門:農業科學學門
學類:園藝學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:77
中文關鍵詞:景觀評估視覺偏好景觀美質評估法陽明山國家公園
外文關鍵詞:scenic assessmentvisual preferenceScenic Beauty Estimation MethodYangmingshan National Park
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  本研究主要之目的在探討陽明山國家公園區內不同之實質環境
屬性對民眾視覺景觀偏好之影響並找出預測民眾偏好之迴歸模式。
首先於陽明山國家公園區內依山脊線、山脈走向、河流及車道劃分
景觀空間單元,而後挑選出可及性高之空間單元共五十個。調查主
要分為兩部份,實質環境屬性之調查係以美國內政部土地管理局
VRM 系統之景觀品質調查表進行評估,評估人員由五位具有景觀設
計背景之研究生組成,評估項目則依調查表共有地形、植被、水體
、色彩、鄰近景緻之影響、稀有性及人為改變等七項;民眾視覺偏
好之測定則每個景觀空間單元以兩張彩色照片作為刺激媒介,進行
大眾偏好法之評估,調查對象為陽明山地區之遊客,評估所得以
SBE 法轉換為景觀美質評值。將各空間單元之民眾偏好評值以及景
觀美質評值與調查所得之七項實質環境屬性進行分析,經由變異數
分析、相關分析及迴歸分析等統計方法,檢定各屬性對於民眾景觀
偏好之影響,並建立景觀美質預測模式。
  研究結果發現,地形、植被、人為改變等三項實質環境屬性會
影響民眾之景觀偏好,水體、色彩、鄰近景緻之影響及稀有性等四
項屬性則沒有顯著之影響;而大致上具影響之各屬性其評定等級較
高者,民眾之景觀偏好也會較高。在專家描述記錄法與大眾偏好評
估法評估所得結果之比較上,發現兩種評估方法所得結果有顯著之
正向相關,但未達高度相關。最後在迴歸預測模式之建立可發現,
影響民眾偏好之最顯著之屬性依影響程度大小依序為人為改變、地
形及植被。
The purpose of this study was to explore the public visual preference
to different physical attributes of Yangmingshan National Park and to
establish the visual preference predicting model. First, the area of
Yangmingshan National Park was divided into scenic units according
to mount ridge, cordillera and roadway, and then picked up 50 scenic
units of high accessibility. The scenic quality inventory and evaluation
chart of VRM(U.S.D.I., B.L.M., 1980) was used to investigate the physical
attributes including landform, vegetation, water, color, influence of adjacent
scenery, scarcity and cultural modifications. The surveyors were five graduate
students with landscape planning background. And, the public visual
preference was tested by color photographs photoed from the scenic units.
The SBE method was used to convert the public preference values to
the Scenic Beauty Estimates of every scenic units. ANOVA , correlation
and regression analysis were used to test the relations between public
preference and environment physical attributes, and then establish the
scenic beauty predicting model.
The findings are summaried as follows:
1.The three physical attributes, which include landform, vegetation and
cultural modification, would influence the public visual preference. Though
water, color, the influence of the adjacent scenery and scarcity do not have
significant influence.
2.Generally speaking, those units ranking high possess high SBE value
with those influential attributes.
3.In the established regression predicting model, cultural modifications,
landform and vegetation have most influence to the public preference
according to their extent of influence.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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