《风景园林》2023-07专题导读 | 景观智能化规划与设计
全文刊登于《风景园林》2023年7期 P12-59
观变化、应需求、创途径、谋发展——“景观智能化规划与设计”专题引导我们进入信息智能化、要素协同化、管理流程化的新的阶段。专题讨论“人与人”“人与物”“物与物”3组关系；关注“人流、物流、能量流、信息流”4项内容；总结”灵敏感知、精准判断、自适应性、有效执行、网络协同“5种属性。未来科技发展充满了不确定性，新技术与景观行业需要紧密结合，而由此带来思维方式及认知水平的变化。基于物联网、大数据、互联网和人工智能技术的全新物质空间环境，必将推进城乡建设与发展进入了一个崭新时期。
——本期专题主持人：天津大学建筑学院胡一可教授
基于样式生成对抗网络的风景园林方案生成及设计特征识别
陈然 赵晶*
Keywords
关键词
风景园林；神经网络；深度学习；生成设计；生成对抗网络；可解释性
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本研究应用 StyleGAN2 算法挖掘风景园林设计方案设计特征，通过数据分布可视化、聚类、图像嵌入等技术方法探究神经网络中人类不可解的部分，以探究人工智能算法如何理解风景园林设计特征，推进智能设计循证研究。笔者发现，人工智能算法可以识别、提取设计方案中部分高维设计特征。算法识别的特征中，不仅包含了图像形态特征，也包含了富含设计语义的高维设计特征。
”1 相关研究
1.1 从深度学习到AI 生成设计
1.2 深度学习在生成设计中的应用
1.3 从设计理解到高维特征识别
2 研究方法
2.1 StyleGAN 原理
2.2 StyleGAN 应用方法
2.2.1 w 向量数据特征分析方法
2.2.2 w 向量语义信息分析方法
2.3 数据来源
2.4 算法训练
3 结果分析
3.1 w 向量数据特征分析结果
3.1.1 w 向量降维分析
3.1.2 w 向量聚类和图像嵌入
3.2 w 向量语义信息分析结果
4 结论与展望
通用生成器生成方案结果
定向生成器生成方案结果
基于深度学习的水体生境图像分类与质量评价——以长三角一体化先行启动区为例
汪洁琼 江卉卿 王敏*
Keywords
关键词
风景园林；人工智能；水体生境；计算机视觉；深度学习；图像分类；卷积神经网络；长三角
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研究采用基于深度学习的图像分类方法，通过卷积神经网络（CNN）训练，构建了长三角一体化先行启动区水体生境质量评价深度学习模型，实现大范围、大批量的水体生境卫星图像智能识别与高精度、自动化的生境质量评价，为水体生境的高质量修复与智能化监测提供技术支撑。
”1 研究对象与范围
1.1 研究对象
1.2 研究范围
2 数据收集与预处理
3 长三角一体化先行启动区水体生境质量评价深度学习模型构建
3.1 模型训练数据集准备
3.1.1 图像分类评价指标体系
3.1.2 模型训练数据集分类标注
3.2 CNN 搭建、模型训练与准确度测试
4 长三角一体化先行启动区水体生境图像分类与质量评价
5 基于深度学习的水体生境质量评价模型的应用
5.1 对水体生境质量的评价应用
5.1.1 对比不同乡镇、村落水体生境质量评价
5.1.2 对比不同骨干河道及支流的水体生境质量评价
5.2 对水体生境质量的实践应用
5.2.1 对水体生境质量的修复指导
5.2.2 对水体生境质量的跟踪监测
6 结论
模型构建过程
水体生境图像分类 CNN 工作原理
数字技术驱动的城市景观应用场景与实践路径
梁佳宁 李文竹* 李伟健 龙瀛
Keywords
关键词
数字景观；风景园林；公众需求；景观设计；未来城市
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面向未来数字景观设计，立足理论研究和实践经验，总结数字景观技术及其“感知采集—分析计算—调节交互”的作用流程，将应用场景划分为“实体景观空间干预”和“虚拟景观场所营造”，并构建“信息汇总—技术筛选—应用集成”实践路径。
”1 数字技术对公众与城市景观的重塑
1.1 数字技术驱动的公众游憩需求转变
1.2 数字技术驱动的城市景观空间新机遇
2 数字技术驱动的城市景观发展
2.1 数字景观技术及其作用流程
2.2 数字技术驱动的城市景观发展特征
2.2.1 从主观设计到客观应对
2.2.2 从静态展示到动态互动
2.2.3 从现实空间到虚实共生
3 数字技术驱动的城市景观应用场景
3.1 实体景观空间干预
3.1.1 景观提质
3.1.2 空间提效
3.2 虚拟景观场所营造
3.2.1 虚拟体验
3.2.2 现实增强
4 数字技术驱动的城市景观实践路径
4.1 数字景观的实践路径
4.2 数字景观实践面临的挑战与响应策略
4.3 数字景观实践的未来展望
5 结语
研究框架
数字技术对公众需求、实体景观空间、虚拟景观空间的重塑
人群动态分布感知下的天津市公园活力特征及影响因素研究
张赫 贺晶 杨天宇 曹舒仪
Keywords
关键词
风景园林；人群动态分布；物联网；公园绿地；活力模式；天津市
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人群的动态分布是公园内部活力及外部需求规模的关键表征。本文分析不同情景下公园绿地的活力特征及影响因素，得到需求导向的人群规模及波动因素、供给导向的外部功能及内部构成分别对社区、综合公园活力的影响较大。
”1 人群分布情景设定及公园活力测度
1.1 研究范围及对象选取
1.2 基于物联网技术的人群分布感知
1.2.1 人群分布的感知类型及数据来源
1.2.2 差异化行为下的人群分布情景
1.3 人群动态分布下的公园活力测度
1.3.1 活力强度及波动性计算
1.3.2 动态活力模式划分
2 不同人群分布情景下的公园活力特征
2.1 情景一：客观时段影响下的公园活力
2.1.1 公园动态活力模式划分
2.1.2 各模式公园的活力时序
2.1.3 各模式公园的空间布局
2.2 情景二：主观管控影响下的公园活力
3 需求视角下的公园活力影响因素分析
3.1 影响公园活力的因素及研究方法
3.2 服务半径内人群动态分布的影响
3.2.1 对各级公园活力的影响分析
3.2.2 对 HL、LH 公园活力的影响分析
4 人群动态分布视角下的公园活力提升策略
4.1 动态模式划分下的公园活力识别
4.2 需求人群导向下的公园优化重点
5 结论与展望
不同模式公园的分时段活力强度
社区公园空间布局
基于景感生态理念的历史街区场所营造智能化路径
刘江 蒋思雨 张兵华*
Keywords
关键词
景感生态；场所营造；智能化；物理感知；心理认知
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本研究在梳理景感生态学核心理论与研究框架的基础上，从本底环境要素信息和人的感知信息2个方面总结了历史街区景感营造的主要内容和过程框架。探讨了从数据获取、数据分析、愿景构建到模型构建的历史街区景感营造全过程的智能化路径。
”1 景感生态学的理论基础与研究框架
1.1 理论基础
1.2 研究框架
1.2.1 趋善化模型
1.2.2 物联网技术和迷码数据
1.2.3 景感营造
2 历史街区景感营造的主要内容与过程框架
2.1 重视分析自然本底与人文环境信息
2.2 强调充分理解与运用人的感知信息
2.2.1 物理感知
2.2.2 心理认知
2.3 构建历史街区景感营造的过程框架
3 历史街区景感营造的智能化路径
3.1 使用者评价信息的获取
3.2 基础数据的智能化处理
3.3 基于感知体验的历史街区愿景构建
3.4 历史街区趋善化模型构建
4 结论
景感生态学理论基础和景感营造过程
历史街区景感营造中的声景营造流程
可持续建成环境研究的机器学习应用进展与展望
刘泽润 刘超*
Keywords
关键词
人工智能；解释性机器学习；公共健康；能源碳排放；气候环境；生态系统
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机器学习研究导向从提高预测性转变为优化解释性；对于可持续建成环境，机器学习解释能力的提高促进了研究方法的变革，拓宽了研究对象的范围，丰富了研究结论的内涵；机器学习自身也不断向着智能化、透明化、可解释化发展。
”1 背景
1.1 大数据和物联网加快智能化进程
1.2 可持续建成环境研究受到更多关注
1.3 机器学习给各研究领域带来新影响
2 从预测性到解释性：机器学习的发展
2.1 机器学习的概念、分类和方法
2.2 “黑盒”模型的应用瓶颈
2.3 解释性机器学习的兴起与发展
3 重要议题的机器学习应用
3.1 公共健康议题有大量的解释性需求
3.2 能源碳排放议题更多关注预测与决策过程
3.3 气候环境议题兼顾预测性与解释性
3.4 生态系统议题处于解释性初步探索阶段
3.5 绿色出行议题发展成熟且应用前沿
4 讨论
5 结论
可持续建成环境概念及重要议题
重要议题 2019—2023 年文献数量变化趋势
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微信编辑 刘芝若
微信校对 王一兰
审核 曹娟
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