LA研究 | 邹尚恩刘开鑫孙晓辰胡一可 | 智慧景观背景下物联网技术研究综述

Original 邹尚恩刘开鑫等风景园林LAVISION

2024-09-02

全文刊登于《风景园林》2023年第8期 P64-71

邹尚恩，刘开鑫，孙晓辰，胡一可.智慧景观背景下物联网技术研究进展与展望[J].风景园林，2023，30（8）：64-71．

智慧景观背景下物联网技术研究进展与展望

邹尚恩

男 / 天津大学建筑学院在读博士研究生 / 研究方向为风景园林规划设计、城乡公共空间与人群行为

刘开鑫

女 / 天津大学建筑学院在读硕士研究生 / 研究方向为风景园林规划设计、城乡公共空间与人群行为

孙晓辰

女 / 天津大学建筑学院在读硕士研究生 / 研究方向为风景园林规划设计、城乡公共空间与人群行为

胡一可

男 / 博士 / 天津大学建筑学院教授、博士生导师 / 本刊特约编辑 / 研究方向为风景园林规划与设计、城乡公共空间与人群行为、风景旅游区规划设计

作者写作心得

摘要

【目的】智慧景观旨在通过数据驱动将景观项目数字化、网络化、可视化。明确智能景观背景下物联网技术的相关研究进展，对促进景观项目的精准化和科学化具有重要意义。【方法】以“景观”“物联网”为主题，检索Web of Science（WoS）数据库2013—2022年的相关英文文献，采用科学计量方法，利用COOC13.4及VOSviewer1.6.13计量软件，对文献数量、作者、国家、期刊、关键词进行可视化知识图谱分析。【结果】结果表明，物联网技术与景观项目周期密切相关，研究集中于勘察与测绘、规划设计、环境监测、信息管理四大方面。【结论】分析得出物联网技术的具体应用，能有效促进其在空间信息化、规划智能化、治理智慧化三大方面的发展，以期为今后景观项目周期中物联网技术的应用发展提供参考。

关键词

风景园林；物联网；智慧景观；文献计量学；可视化分析

近年来，物联网在深度覆盖、海量连接、实时处理和智能计算等方面取得了进步，能够收集多种数据并快速地进行智能化分析与反馈，连接物理空间和虚拟空间，从而为智慧景观提供了有效的实现路径。目前，物联网技术的应用多集中于城市、建筑、交通及其他基础设施等方面，少有研究对智慧景观背景下的应用进行系统归纳与总结。因此，本研究以物联网技术为主题对近10年前沿英文文献进行分析，了解智慧景观背景下物联网技术的发展现状、研究热点和未来趋势，为中国相关领域研究提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

研究数据来源于Web of Science（WoS）核心合集数据库，检索时间范围为2013—2022年，检索时间为2022年12月。英文文献检索主题词为“TS=Internet of Things AND landscape”，语言类型为“English”，文献类型为“article”“review”，获得文献641篇，排除重复文献后获得636篇。随后利用Co-occurrence13.4（COOC13.4）软件进行数据采集、清洗及同义词合并，以人工复筛来提升分析数据的准确性。最终以高频关键词进行筛选，对“Internet of Things（物联网）”“landscape architecture（风景园林）”“smart garden（智慧园林）”“intelligent landscape（景观智能）”“landscape ecology（景观生态）”“cultural landscape（文化景观）”“urban landscape（城市景观）”“digital landscape（数字景观）”“landscape planning（景观规划）”“stormwater management（雨水管理）”“landscape design（景观设计）”“cultural heritage（文化遗产）”分别进行组合检索。筛除与研究主题概念相悖、相关性较低的文献，得出有效文献57篇。

1.2 研究方法

本研究侧重于总结物联网在景观领域内的主要研究热点和新兴研究方向。采用COOC13.4软件和VOSviewer 1.6.13软件对检索得到的57篇文献进行定量分析并绘制知识图谱，通过可视化分析，将智慧景观背景下物联网技术的国际研究现状、热点和前沿以图谱的形式呈现。

2 研究结果分析

2.1 文献年度分布分析

根据文献年度分布数量，近10年的研究发展趋势向好，物联网技术在景观领域的研究引起了学界和业界的广泛关注和深入探讨：2013—2017年处于萌芽阶段，总发文量为4篇；2018年进入平台期，与2020年发文数量均为7篇；2021—2022年达到近10年发文量的高峰，总发文量突破50篇，预计未来发文量会持续增加。

2.2 耦合网络分析

为了发掘内容高度一致的关键词关系，笔者利用耦合矩阵绘制混淆矩阵（Confusion Matrix），分析关键词与作者、国家、期刊之间的研究内容相似度和潜在合作网络，对关键词网络联系强度进行定量研究。利用物联网和智能技术对海量的感知信息进行计算和处理，为物联网技术应用于景观项目中的勘察测绘、规划设计、环境监测、信息管理提供了更为便捷、精确的技术手段（图1）。

1 耦合网络分析

2.3 关键词共现分析

高频关键词能直观地体现物联网在智慧景观中的研究热点。合并同义词后，得到221个关键词，出现频率前29位的关键词之间关系密切（图2），其中“智慧城市”“景观规划”为研究热点。总体来看，物联网技术在智慧景观中的研究突出了研究的目标（智慧城市、景观规划、智慧园林、智慧水管理、城市花园），强化了研究的手段（大数据、云计算、边缘计算、普适计算、机器学习、深度学习），深入了研究城市景观管理的问题（绩效评估、项目信息管理、在线监测、生态检测系统），是当今智慧景观中重要的研究课题。

2 关键词共现图

2.4 突变检测分析

利用COOC13.4软件突变检测算法从文献的关键词中提取突变词（burst terms），检测关键词的趋势变化，从而深入挖掘智慧景观的前沿动态和未来发展方向。关键词突变图中列出了智慧景观背景下物联网技术在智慧景观中的十大突变词（图3），图中橘色色块表示该术语突现持续的时间段。由此可见，2017年以前的智慧景观研究没有突变词，说明研究处于萌芽期，学界的关注度低，研究热点不明确；2017—2022年，研究热点顺应景观“智慧化”趋势，开始向智慧园林、监控系统、城市管理、智能灌溉等领域发展。因此，利用物联网技术来实现景观智能化管理和指引景观规划设计，将成为未来智慧景观研究前沿和热点之一。

3 关键词突变图

3 物联网技术在智慧景观研究中的应用

笔者通过梳理文献发现，物联网技术在景观项目周期中的勘察与测绘、规划设计、环境监测与信息管理四大方面起到了关键作用（图4）。

4 物联网技术在景观领域研究热点分布图

3.1 勘察与测绘

物联网技术应用在勘察与测绘阶段的主要任务是通过各类传感器技术测量各类自然要素、人文现象和人工设施的分布、距离与角度并进行可视化表达，如地形起伏度、植物生长状况和道路交通情况等，为规划和设计提供精准的数据支持。相比传统的勘察与测绘方法，物联网技术在智能化勘察与测绘应用中所得数据更具及时性、准确性、全面性。已有研究主要通过搭载多种类型的传感器，构建无线智能传感网络，协作感知、采集场地网络覆盖区域中的相关测绘信息（图5~6）。

5 LiDAR点云技术提取的空间特征和模型

6 庐山选定景点的数字化结果

3.2 规划设计

在规划设计阶段，可以根据调研数据和人群需求，应用智能算法制定相应的景观方案，并利用物联网技术采集的实时数据进行建模和仿真，预测方案效果，对方案进行优化，提升方案的实用性和效果。因此，在当前智慧景观的背景下，可利用智能化手段进行精准化规划，借助物联网、大数据、人工智能等技术，为景观规划设计定量研究与科学评估提供理论基础和实践指导。

3.3 环境监测

景观项目往往涉及复杂的自然环境与人文社会背景，对其进行监测并保护可以减少项目建成后对立地环境的影响，防止景观水平指数的下降。相较于勘察与测绘阶段，环境监测更强调动态变化，也更需要结合物联网进行智能处理与反馈。

物联网技术深度覆盖、海量连接的特点和实时处理、智能计算的能力为景观建设的环境监测提供了可行的途径。因此，如何实时监测场地中的自然生态学条件及其要素（如气候、地形地貌、水体、植被等），对景观建设具有重要影响。

3.4 信息管理

近年来景观项目明显呈现数字化趋势，而服务于生态环保、节能减排、互动游憩等多重目标的智慧信息平台亦逐步涌现。物联网作为新兴的数字化平台，拥有对景观建成项目运行进行信息化管理的巨大潜力，其连接“人与物”和“物与物”的能力，将项目管理过程中的公众现实诉求与决策人员的管理实践相联系。

4 结论与展望

4.1 空间信息化

在智慧景观的背景下，物联网技术需要进一步结合空间信息分析技术、计算机视觉技术等，提升数据处理和分析的能力，促进空间信息化。空间信息技术包括卫星定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）与遥感技术（RS），可以对空间进行探测、识别和数据采集，从而利用空间环境数据对地区的自然灾害和生态环境进行分析，提出科学可靠的优化策略。计算机视觉技术涉及图像特征提取、图像分类、目标检测、语义分割、目标追踪、行为识别、图像生成等多个方面；通常需要借助图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等相关技术，以及多种传感器（图像、LiDAR、红外线等）进行数据采集和处理，从而实现准确、有效的景观视觉感知与理解。近年来，双目立体视觉传感器可用于分析和评估人的景观偏好，以及感知和识别人的行为、群体的交互特征，为人群行为研究提供了工具。但是在实际数据收集过程中，景观视觉要素信息存在难以全面描述不同时空环境特征的缺陷，因此可利用物联网构建信息管理平台，解决当前景观数据实时性的关键问题。

4.2 规划智能化

物联网技术在智能优化算法的协作下，将景观领域中复杂的定性描述数据进行高效、准确地计算，转化为可定量分析数据，推演出规划设计的初步方案，为规划决策提供指导。当前智能物联在景观规划设计领域还需要强化人工智能算法在调查分析、预测和评估等方面的应用，进行有效性及应用广度、深度的提升，并需要借助跨学科的专业知识筛选出影响规划设计方案的主要因素，为方案分析与生成匹配合适的算法，以此完善理想的智能物联景观模型。这将会是未来景观规划领域智能化发展的方向。

4.3 治理智慧化

物联网技术的应用有利于景观治理的创新与变革。基于物联网技术建立的信息管理平台能够确保客体信息广泛而精准地被主体感知，有助于增强公众对政府的信任，促进公众参与政府决策，提高决策质量；有助于提高公众的风险意识，通过风险预测减少损失。这是一种新的治理范式，与当前的社会需求相协调。这种水平管理结构将基于“数据流”分析，确保各个服务/应用程序的互操作性、协调和优化。从“人与物”的角度来看，将人的体征和轨迹、物体状态和位置、网络文本和影像等作为传感器采集的数据进行分析，实时感知城市景观的运作机制、洞悉城市的发展规律、修补城市的存在问题、识别公众的真实需求。从“人与人”的角度来看，可以降低景观治理成本，完善社会协同机制，实现公共资源配置，对于及早发现潜在的社会矛盾意义重大，也可充分激发空间与人在共同体关系上产生良性的互动。

图表来源：

图 5~6 分别引自参考文献 [17][19]；其余图片均由作者绘制。

为了微信阅读体验，文中参考文献标注进行了删减，详见杂志。

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