基于数据量化分析的动态视觉景观规划仿真_刘晓青.pdf

基金项目:东南大学成贤学院青年教师科研发展基金项目(z0025)收稿日期:20201119修回日期:20210208第 40 卷第 2 期计算机仿真2023 年 2 月文章编号:10069348(2023)02023604基于数据量化分析的动态视觉景观规划仿真刘晓青，芮潇(东南大学成贤学院，江苏 南京 210088)摘要:为提升景观规划效用，提出基于数据量化分析的动态视觉景观规划。以数据量化分析作为动态视觉景观规划计算手段，通过人均绿地的面积、绿地率、多样性的指数、优势度指数、均匀度指数、破碎度的指数、分离度指数、分维度指数、连通性指数得到景观空间格局指标，再利用城市景观可达性、景观服务效率、人口密度、城市路网、景观绿地形状实现数据量化分析。同时以角二阶矩、相关系数、信息熵以及对比度四种纹理特征描述景观系统图像纹理，采用最大似然法分类完成动态景观整体布局规划。仿真结果证明:所提方法系统性研究相关数据，可精准表达规划设计细节，有效改善地区生态环境，降低空气污染，可作为现实景观规划理论基础。关键词:数据量化分析;动态视觉;景观规划;最大似然法;景观可达性;空间格局指标中图分类号:X37文献标识码:BDynamic Visual Landscape Planning SimulationBased on Data Quantitative AnalysisLIU Xiaoqing，UI Xiao(Chengxian College，Southeast University，Nanjing Jiangsu 210088，China)ABSTACT:Dynamic visual landscape planning based on quantitative data analysis is designed to improve the effec-tiveness of landscape planning According to the quantitative analysis results of data(per capita green space area，green space rate，diversity index，dominance index，evenness index，fragmentation index，separation index，subdimen-sion index and connectivity index)，the indicators of landscape spatial pattern were obtained Urban landscape acces-sibility，landscape service efficiency，population density，urban road network and landscape green space shape wereapplied to realize data quantitative analysis Meanwhile，four texture features such as angular secondorder moment，correlation coefficient，information entropy and contrast were introduced to describe the image texture of the landscapesystem，and the maximum likelihood method was also used to classify to complete the overall layout planning of thedynamic landscape The simulation results show that this method can accurately express the planning and design de-tails，effectively improve the regional ecological environment and reduce air pollutionKEYWODS:Data quantitative analysis;Dynamic vision;Landscape planning;Maximum likelihood method;Land-scape accessibility;Spatial pattern index1引言景观一般可以理解为某地区的综合特征，其中包括人文、经济以及自然等方面1;一般的自然综合体:主要是指地理各要素间互相联系，互相制约、采用有规律结合所形成的内部一致整体，分为不同等级区域或者是类型单位;区域概念，作为个体区域单位，就是相当于综合自然区域等级系统内最小的一级自然区，是对应一致发生与形态结构同一个区域;类型概念主要是用来分类任何区域单位，即指互相合理地段按照外部特征类似性，将其归成相同类型单位，例如森林景观、草原景观等2。景观规划主要是指区域范围内完成景观规划，从区域基本属性以及特征出发。其中设计规划都包括:大众行为心理主要从人类心理精神感受出发，依据人类在环境内的行为心理以及精神活动规律，采用心理文化引导，设计出令人积极向上、浮想联翩以及赏心悦目的景观;环境生态则是随着现代环境的意识运动发展，从而深入景观设计规划的内容，依632据自然界内生物学原理，采用人工材料、水体、土壤、动植物、阳光以及气候等，设计规划出舒服良好的物理环境;而视觉景观则是从人类视觉感受出发，通过实体空间景观和美学规律，创造出赏心悦目的环境形象。这三种元素对于景观感受起到的作用是密不可分、相辅相成的，采用以视觉为主的感受通道是借助与景观环境的形状，从而在心理引发触景生情、心旷神怡等效果3。景观设计规划还要以做到保护资源节约资源、尊重自然显露资源和以人为本的体现博爱等原则。因为景观设计规划较为繁琐，如果只是通过语言叙述，可能会出现设计者理解错误、叙述不清等情况发生，很难获得系统性设计，这样很有可能导致在进行规划时出现偏差，甚至是失误。所以需要通过数据量化分析的方式，进行系统整理，使其更加严谨。为此本文提出一种基于数据量化分析的动态视觉景观规划仿真方法，能够很好保护景观生态环境，降低空气污染。2数据量化分析算法下景观空间参数计算2.1景观空间格局指标空间格局分析法主要是用来研究空间配置关系与景观构造组成特征的分析方法，对于景观空间格局和异质性的定量描述是对景观过程、功能以及结构分析的基础。在通过异质性与格局将景观的时间过程以及空间特征相连接。即可分析与描述景观的规律性4。而景观格局通常是指很多景观过程长期作用产物，可以直接影响景观过程，而不同的景观格局对于景观生态系统、种群或者是某个个体作用较大。具体计算方法如下所示:1)人均绿地的面积 MG，具体公式为MG=Ai/P(1)式中:Ai代表绿地系统内 i 类景观面积，P 代表所在地区人口。2)绿地率 G0，具体公式为G0=Ai/S 100%(2)式中:S 代表研究区域的总面积5。3)多样性的指数为 H，其数值大小能够反映出各景观要素占据的比例变化以及景观要素多少。在景观利用单一要素所构成时，则景观为均质的，多样性的指数即为 0;而利用两个以上要素所构成的景观，在景观类型占据的比例相等时，那么景观多样即为最高，导致各个景观的类型占据的差异比例增大，具体计算公式为H=mi=1Pilog2Pi(3)上式中:H 代表某地区景观的多样性指数，Pi代表此地区各个景观面积以及此地区总面积比，m 代表此地区内景观类型个数。4)优势度指数代表景观多样性以及最大多样性偏离的程度，或者叙述景观是由少数几个重要景观类型所控制的程度，其优势度指数越大，那么说明偏离的程度就越大，组成各景观的类型占据点的比例差异越大，或者说某种或者少数景观种类占据优势;而优势度越小就越表明偏离的程度越小，组成景观的各种类占据比例几乎相同，如果优势度是 0，代表构成各景观类型占据的比例是相等的，它的景观全是均质的，就是采用一种景观类型构成的。具体计算公式为D=Hmax+mi=1Pilog2Pi(4)式中:D 代表优势度指数，Pi代表景观种类 i 所占据的面积比例，i 代表景观类型的总数，Hmax代表研究区域的多样性指数最大值，而均匀度与优势度在其本质上是相同的，其差异为生态学上的意义不相同，在实际上能够任选其一。5)均匀度指数 E，主要是描述景观内不同景观种类所分配的均匀程度，数值越大，则说明各组成的成分分配就越均匀。具有计算公式为E=(H/Hmax)100%(5)式中:H=mi=1PlogPiHmax=log2m，E 代表均匀度的指数，m代表景观类型数量，Hmax代表最大值，在它趋向于 1 时，景观的斑块均匀程度分布会趋向于最大6。优势度与均匀度是相同的，同样是叙述景观通过极少数几个主要景观类控制程度，此两个指数能够互相彼此验证。6)破碎度的指数表示被分割破碎程度，其在一定程度上能够反映出人为对于景观的干扰程度。利用斑块密度的指数对破碎化程度进行定量分析，而破碎度高低证明绿地对于城市生物的保护贡献大小以及多样性的维持，同样能够代表城市绿地的功能高低，具体公式公式为Ci=Ni/A(6)式中:Ni代表景观种类 i 斑块的个数，A 代表景观总面积。7)分离度指数表示某景观种类内斑块个体分布或者不同元素的分离程度。其中分离程度越大，则说明在地域中的分布越分散，所采用的同类景观距离最近指标表示分离程度。具体计算公式为ENN=Hij(7)式中:ENN 代表景观种类 i 分离程度，Hij代表某种景观种类斑块至距离最近的斑块，该指标广泛应用于衡量斑块分离程度。8)分维度的指数代表存在不规则形状的对象复杂性，主要用来测试形状复杂的程度。具体公式为D=2log(P/4)/log(A)(8)在分维几何内，斑块的周长与面积关系可以被定义成 P=K(AD/2)。式中:D 代表分形的维数，P 代表斑块的周长，A 代表斑块的面积，它的常数 K 等于 4。实际计算内，D 值通常位于 12 间，实际意义存在两个方面:一是 D 值越趋近于 1，那么斑块自我的相似性就越强，形状就越具有规律;二是 D 值越趋近于 2，那么斑块几何形状就越简单，说明受干扰程度就越大。造成这个原因的是，人类干扰的斑块通常是几何形状，732比较规则。所以容易发生斑块的形状类似情况。若只从分维数自身的数学公式证明。其仅表示斑块自我类似性而已7。9)连通性指数代表景观聚集程度，它的范围是 0 100间，具体公式为C=(1 ni=1Pi/ni=1Piai)(1 1/A)1(9)关键种类占据景观比例降低，且分成不连接的斑块，斑块结合度指数值趋近于 0，在关键类型占据景观比例增加，一直至渐进于渗透理论阈值8。2.2景观可达性影响因素1)城市景观可达性通常是指绿地服务效率和景观绿地服务进行体现，景观绿地服务的规模以及服务的半径等，现对于服务水平具有一定作用。具体景观绿地的服务指标含有服务面积比以及服务人口比，公式如下服务面积比=景观绿地服务面积研究区域总面积 100%(10)服务人口比=景观绿地服务人口研究区域总人口 100%(11)2)景观的服务效率作为衡量城市景观绿地服务水平重要指标，主要通过服务面积百分比形式所体现，具体公式为服务效率=景观绿地服务面积景观绿地的面积 100%(12)3)人口密度是作为衡量城市的公共服务重要指标，一般也用来评价景观绿地服务能力指标之一，而人口的密度是景观绿地服务的面积和服务区域总面积比，具体公式为人口密度=服务区人口数服务区的面积 100%(13)4)城市路网作为一个错综复杂网络构造体系，因人口流量、交通流速以及道路等级等实际情况差异。所以路网密度是指景观服务面积中道路的总长度和此服务区域的总面积比，具体计算公式为路网密度=服务区的道路长度服务区的面积 100%(14)5)景观绿地的形状指数作为空