Abstract Geotagged photos posted on photo-sharing platforms have recently become a new source of information for analysing landscape preferences and investigating the aesthetic dimension of cultural ecosystem services. Most studies seek to explain photo density by landscape or spatial characteristics that might account for individual preferences and aesthetic criteria favoured by photographers. We focus instead on a “panorama level” of analysis, based on the assumption that photos represent preferential directions within a given panorama. The analysis consists in comparing the content of the photographed views with the content of the antipodal views (i.e. the view at 180°). We apply this method to a set of Flickr photos taken in the Lake Geneva region (Switzerland and France) characterised by landscape descriptors based on a visibility modelling approach. The results of discrete choice modelling at the global level are consistent with several key concepts of landscape preferences (e.g., openness, naturalness). The local analyses conducted at eight photo hotspots confirm the influence of open landscapes while revealing variations for certain other landscape characters depending on the geographical setting. We conclude that the panorama level approach combining geotagged photos and visibility modelling is suitable for identifying the landscape signature of the most appealing views. This signature could be used in further studies to detect the potential of visual amenities.

中文翻译：

---

将众包图像和可见性建模相结合，以识别全景级别的景观偏好

摘要 在照片共享平台上发布的带有地理标签的照片最近已成为分析景观偏好和研究文化生态系统服务美学维度的新信息来源。大多数研究试图通过景观或空间特征来解释照片密度，这些特征可能解释了摄影师偏爱的个人偏好和审美标准。我们专注于分析的“全景级别”，基于照片代表给定全景中的优先方向的假设。分析包括将拍摄视图的内容与对映视图的内容（即 180° 的视图）进行比较。我们将此方法应用于一组在日内瓦湖地区（瑞士和法国）拍摄的 Flickr 照片，这些照片以基于可见性建模方法的景观描述符为特征。全球层面离散选择建模的结果与景观偏好的几个关键概念（例如，开放性、自然性）一致。在八个照片热点进行的本地分析证实了开放景观的影响，同时揭示了某些其他景观特征的变化取决于地理环境。我们得出结论，结合地理标记照片和可见性建模的全景级别方法适用于识别最吸引人的景观特征。此签名可用于进一步研究，以检测视觉设施的潜力。全球层面离散选择建模的结果与景观偏好的几个关键概念（例如，开放性、自然性）一致。在八个照片热点进行的本地分析证实了开放景观的影响，同时揭示了某些其他景观特征的变化取决于地理环境。我们得出结论，结合地理标记照片和可见性建模的全景级别方法适用于识别最吸引人的景观特征。此签名可用于进一步研究，以检测视觉设施的潜力。全球层面离散选择建模的结果与景观偏好的几个关键概念（例如，开放性、自然性）一致。在八个照片热点进行的本地分析证实了开放景观的影响，同时揭示了某些其他景观特征的变化取决于地理环境。我们得出结论，结合地理标记照片和可见性建模的全景级别方法适用于识别最吸引人的景观特征。此签名可用于进一步研究，以检测视觉设施的潜力。在八个照片热点进行的本地分析证实了开放景观的影响，同时揭示了某些其他景观特征的变化取决于地理环境。我们得出结论，结合地理标记照片和可见性建模的全景级别方法适用于识别最吸引人的景观特征。此签名可用于进一步研究，以检测视觉设施的潜力。在八个照片热点进行的本地分析证实了开放景观的影响，同时揭示了某些其他景观特征的变化取决于地理环境。我们得出结论，结合地理标记照片和可见性建模的全景级别方法适用于识别最吸引人的景观特征。此签名可用于进一步研究，以检测视觉设施的潜力。