大数据下景观规划设计的可视化分析郭芳华

大数据下景观规划设计的可视化分析郭芳华

发布时间：2021-09-13T17:19:22.374Z 来源：《基层建设》2021年第17期作者：郭芳华

[导读] 摘要：5G时代的到来使网络成本不断降低，网民呈爆发式增长，目前中国网民规模已达9.04亿。

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摘要：5G时代的到来使网络成本不断降低，网民呈爆发式增长，目前中国网民规模已达9.04亿。网络连通世界，时空交流已然畅通无阻。不管接受与否，网络已成为人们生活中不可分割的部分，每天都有数以亿计的用户在互联网上学习、购物、分享生活等，随之产生的数据就像一座蕴藏无尽能源的宝矿，待人挖掘。近年来，大数据应用逐渐成为研究热点，越来越多的优秀学者涌入其中。

关键词：景观设计；大数据；地理信息系统；人工智能

1 大数据对指导设计的意义

大数据应用于设计领域较晚，但其价值同样举足轻重。借助大数据，现代景观规划设计能轻松解决传统设计中暴露的诸如超出荷载能力、设施老旧、管理混乱等问题。通过大数据获取游客的游览路线偏好、兴趣点和场地使用强度等信息对场地维护以及景观设计具有重要的指导意义。而且，结合大数据量化分析游人的日常行为习惯，能够得出更适当的评价结果，从而为景观资源管理与利用方面的改造升级策略提供有力支撑。

2 地理信息系统

从古至今，人类的活动都离不开地表。随着计算机技术的成熟和普及，发展出了帮助人类更清楚认识地表的技术—地理信息系统。它是一种综合性的技术，在收集数据的同时含有储存、管理、运算、分析、显示和描述等功能。GIS数据的表现形式主要分为栅格和矢量两种，通过分辨率等可视化信息展示地面情况。近些年来许多学者创新性地将GIS引入景观设计领域，并已经取得了一定的成就。现有的GIS 数据采集、储存和分析方式难以处理大数据时代带来的庞大数据，应充分考虑各个环节大数据的特征，吸收云计算、人工智能等新技术加强GIS与大数据之间的耦合，为决策系统提供更大的支持。分析了GIS技术在城市环境整体规划中的优势，总结出5种具体应用方式，提出各学科间数据互通共享的未来发展畅想。景观设计是一门综合性学科，而GIS正好是一门综合性技术，通过GIS系统对景观设计的坡度、坡向、地面剖形及综合分析等有着良好的辅助作用。采用GIS技术收集多源数据，分析植物分布将数据可视化，构建虚拟仿真模型对景区进行规划设计，通过三维漫游印证景观规划的合理性，减少试错成本。以青岛市林区为研究对象，在GIS平台上开发了基于智能体的生态评价模型，通过模型模拟分析，优化林地空间布局。基于生态敏感性、控制性参数等数据，通过耦合原理进行参数化选址，探讨选址的变量与参数，验证了参数化选址的精准与高效。

3 人工智能

人工智能的概念由麦卡锡在达特茅斯学会上首次提出，其目的是帮助甚至替代人们做出一定的思考。大数据与人工智能相结合是新世纪不可避免的发展方向。人工智能在景观设计领域运用最早始于20世纪70年代，其运用主要分为两个方向：①运用人工智能对设计数据进行高效、准确的计算与分析；②针对设计中的问题构建复杂的虚拟模型。人工智能使景观信息采集、存储和分析变得空前高效和准确，并极大地解放了大脑，使我们从繁重的制图和设计表达工作中解放，有利于设计回归与创造。前人工智能在景观中的运用主要有智能照明设计、水景智能设计和智能喷溉设计3种。以登封市为案例，当前中国城镇化进程中带来的老城区景观环境视廊受阻、风貌破败等问题，可以适度介入人工智能以及大数据技术对景观各要素进行精确识别，同时与空间数据叠加，依靠人工智能分析，逐层递进对城市景观进行精细化修补。以门头沟为例，通过层次分析法和人工智能技术的BP神经网络构建乡村景观设计效果评估模型。从目标、项目和指标3个方面对乡村景观设计效果进行评级，根据结果该方法误差变化较小有较高的准确性和理想性。景区通过监控录像收集的大量数据难以运用，而人工智能视频深度处理技术的融入能积极推动景区智慧化管理，提高景区应急处理能力和管理效率。大数据获取街道图像为街道景观设计提供了新的契机，可利用图像分割估算街道绿地量和街谷开阔程度，辅助街道景观设计。大数据是网络连接产生的数据，而人工智能是在大数据的基础上通过反复训练而产生处理数据的智慧体系。大数据的发展开辟了一个价值空间，大数据不是目的，应用大数据才是最终目的，人工智能无疑是当前应用大数据最适合的出口。所以，未来大数据景观设计必将和人工智能连接更紧密。

4 公众参与

近些年来公众参与逐渐成为当前时代大数据来源的重要组成部分，环境保护部在《生态环境大数据建设总体方案》中提出“共建生态大数据，唤醒公众参与度”的建设方案。公众参与度在大数据中的构成比例不断提高，对景观设计准确把握需求有着积极的助益。大规划、大设计的实现基础是建立诱发公众参与设计过程的平台。大数据在设计中的“大”体现在4方面，即收集基数大、参与者范围大、收益范围大和适应范围大。大数据获取渠道的增多，改变了传统的整体规划思维，使规划编制从单纯的精英决策向依赖广泛的公众参与转变。以“北京钟鼓楼地区改造”为例建立了新浪话题，搭建LBSN规划参与平台，并以谷歌地图为基础进行二次开发，与传统数据收集方式相比，基于大数据技术的公众参与为设计提供了更有力的支持。移动端发布济南城市发展问卷，提高民众参与度，对获得的大数据采用文本分析法，经过文本采集、预处理、分析、可视化解读和多元验证5个步骤，得出宜居、和谐等关键词，使问卷具有较高的可信度。众规武汉平台以“共同规划、跨界规划、开放规划”为原则，创新建设了筹集专业智慧及市民意见表达的互联网互动平台，成为全国规划行业公众参与的首创，顺应了城市规划向精细化转型的新需求。通过无人机拍摄加手绘的直观表达方式，向大众生动形象地展现了拓路对风貌区的破坏，以数字化

手段提升公众参与度。大数据与公众参与的高度耦合，打破了个人意见发表的时空约束，民众的畅所欲言为景观设计提供了更多的可能性。

5 大数据景观设计研究发展趋势

目前大数据技术在景观设计中的应用，大致可分为多源数据、地理信息系统、人工智能和公众参与4个主要研究方向，大数据技术已逐渐成为景观设计的重要研究手段，并贯穿设计的全过程。在数据来源方面，整合多源数据从宏观层面加以相互印证，所获取的场地、植被、需求等设计因素能为设计提供更精准的指导。今后，大数据的来源不仅会在范围上扩大，同时也会更加精细化。当前大数据的研究应用主要集中在大、中尺度景观设计上，对小尺度的设计研究较为稀少，但小尺度景观在愈发拥挤的城市中占比在不断提升，如何通过精细数据进行小尺度景观设计将成为未来一段时间的研究热点。在地理信息系统方面，大数据运用从最开始单一场地地貌信息的获取逐步转变为多方面多层次信息获取，且信息获取精准度也不断提高，将更加强化景观设计方案的合理性。在决策方面，AI人工智能的介入已势在必行。人工智能模拟设计环境构建景观设计决策模型，以此进行设计模拟，分析设计中可能出现的问题，将为景观设计提供科学的决策建议，并为景观后期维护提供智能服务。在公众参与方面，革新用户信息的收集方式，借助微博、公众号等互联网平台，使公众参与的广度与深度达到质的改变，将为景观设计师更直观准确地提供使用者的意见和诉求。

6 结束语

作为景观设计师应把握时代脉搏，深度挖掘大数据在景观设计中的潜力，强化对大数据技术的应用研究能力，使大数据技术加持下的景观设计具有更多的可创性。

参考文献：

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