基于网格划分的老城区公园景观组合设计方法.pdf
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1、第 43 卷 第 2 期许昌学院学报Vol.43.No.2 2024 年 3 月JOURNAL OF XUCHANG UNIVERSITYMar.2024收稿日期:2023-03-25基金项目:安徽省重点人文设计基金项目(SK2021A0789);安徽省社会科学创新发展研究项目(2021CX146);安徽省教育厅哲学社会科学重点项目(2022AH051841)作者简介:王 汀(1985),女,安徽淮南人,副教授,硕士,研究方向:环境设计、景观设计.文章编号:1671-9824(2024)02-0035-05基于网格划分的老城区公园景观组合设计方法王 汀1,戚大为2,万家华2(1.安徽新华学院
2、艺术学院,安徽 合肥 230088;2.安徽新华学院 大数据与人工智能学院,安徽 合肥 230088)摘 要:为了提高景观配置效率,提出基于网格划分的老城区公园景观建设组合设计方法.数字影像内定向原始景观图像以生成正射影像模型,通过梯度分解提取边缘信息完成图像采样.结合空间区域特征匹配方程优化提取多维度景观数据,构建多维度景观图像的动态特征分布模型,在此基础上划分景观区域网格,并结合景观特征属性解析结果实现景观建设组合设计.通过城市公园的景观设计表明,所提方法能够有效提高景观配置效率,景观设计的规划效果较好.关键词:网格化分;老城区公园;景观建设;组合设计;中图分类号:TU986 文献标识码:
3、A 老城区公园的建设年代久远,普遍存在场地空间规划落后、道路交通不畅和景观要素组合不合理等问题1,需要进行重构与组合,以提升休闲游憩功能、传承历史文脉2.公园景观重构与组合设计手法多采用人为重构分析方法3,4.基于参数化模型的多维度非线性景观设计方法可以实现景观重构与组合设计分析的数字化和自动化能力.基于格网对空间划分能够对要素复杂景观的空间结构特征进行更加精细地分析5,再结合参数化模型的多维度非线性景观设计方法,可以为提高公园景观组合设计的量化分析提供参考.1 老城区公园景观建设组合方法设计1.1 老城区公园景观图像采样图 1 原始图像正射影像对的生成示意图在设计老城区公园景观建设组合的过程
4、中,首先应通过遥感技术获取城区公园的原始图像,并对其进行参数化分析与特征提取,实现空间定位.然后对景观图像进行采样,便于后续的景观建设组合设计.考虑到目标城市公园的现有规模和标志性地表建筑,可以选择道路、广场等来提取这些地表建筑的线性特征,并将其映射到 3D 遥感图像中.基于每个表面建筑的三维坐标进行数字图像内部定向,形成三维辅助膜,并与原始图像组合形成三维模型.如图 1 所示.根据城区公园原始遥感图像生成的正射影像对图像进行采样,得到非线性景观图像6的边缘信息为Gx=x0g0t021Gy=y0g0t0h021,(1)许昌学院学报2024 年 3 月式中,Gx、Gy分别表示图像在 x、y 梯度
5、上的边缘信息,x0、y0分别表示图像的横向与纵向尺度参数,g0表示梯度参量,t0表示采样时间,h0表示调整常数,1表示随机矢量.将原始景观图像沿横、纵两个方向进行分解,以获取不同梯度方向的边缘像素分量.然后采用像素重构方法对景观图像的动态像素参数进行模拟,得到图像的尺度空间为Lc=GxGyxi,jHWE,(2)式中,xi,j为在中心像素点 i,j()位置处的边缘像素分布集合,E、W、H 分别为景观区域的长、宽、高.对景观区域进行分块处理,将原始景观数据进行标准归一化处理,则得到的正向指标归一化公式为Y=m0Lcbcn0A00,(3)式中,m0为数据极值,bc为经验常量值,n0为分块数量,A0表
6、示转换矩阵,0为数据特征向量.结合以上计算公式,得到景观区域图像的采样结果为u0=-Ygth1,(4)式中,gt为帧间像素集合,h1为像素点的属性约束.根据采集的景观区域遥感图像,对其进行正射投影,以获取图像数字高程模型.然后通过对图形进行梯度分解,实现对区域景观的图像采样,为接下来构建多维度景观图像的动态特征分布模型奠定基础.1.2 构建多维度景观图像的动态特征分布模型在老城区公园景观的多尺度空间中,非线性景观图像的动态特征可以在一定程度上决定景观建设组合设计的整体布局,在保证景观规划整体性的前提下,提取多维度景观数据,并利用信息融合方法处理景观图像7,来构建多维度景观图像的动态特征分布模型
7、.依据景观图像像素点的分布情况,采用空间区域匹配方程对其相似度进行分析,其表达式为Fc=p c1,c2()u0vy()1/2,(5)式中,p c1,c2()为中心像素点近邻相位点的坐标位置,u0为景观区域图像采样结果,vy为像素点熵权特征分布集.对于公园景观建设的组合设计8,通过合理布局能够精准表示道路景观空间尺度与格局.空间尺度信息元的特征因子主要包括围合度、开敞度和空间秩序.景观围合度影响着用路者的心理感受与对环境的亲密感等,景观围合度的计算公式为T1=1nnn=1Rn+pl rnfn Fc,(6)式中,n为建筑物像素占道路图片的比例,Rn为植物像素占街景图像的比例,pl、rn分别为道路的
8、垂直界面与水平界面,fn为比例系数.景观设计中的开敞度能够有效提升人群的空间开阔感受,其计算公式为 T2=SnFcm,(7)式中,m表示道路铺面像素占街景图像的比例,Sn表示景观整体的分辨系数.在景观空间中,景观秩序通过基因信息点连接成为连续的景观序列,随着时空推移有秩序展开,对于公园景观的特征表达具有重要作用.结合以上分析得到景观图像的动态分布特征解析结果.景观特征包括主体特征、附着特征、混合特征、变异特征.其中:(1)主体特征的特征因子包括:干路、支路,其所属特征信息元为地理地形,所属特征解析类别为功能基因;围合度、开敞度、建筑形体,其所属特征信息元为空间尺度,所属特征解析类别为环境基因.
9、(2)附着特征的特征因子包括:建筑思想、文化、民俗.其所属特征信息元为建筑文化,所属特征解析类别为布局基因.63第 43 卷第 2 期王 汀,等:基于网格划分的老城区公园景观组合设计方法(3)混合特征的特征因子包括:植物植被,其所属特征信息元为次生环境,所属特征解析类别为环境基因;序列构成,其所属特征信息元为空间秩序,所属特征解析类别为布局基因;组织手法,其所属特征信息元为空间秩序,所属特征解析类别为布局基因.(4)变异特征的特征因子包括:商业型、景观型、生活型、特定型.其所属特征信息元为道路类型,所属特征解析类别为功能基因.综合上述内容可知,公园景观的主体特征是景观设计的关键因子,对景观的建
10、设组合设计起到决定性作用,则在特征解析模式下多维度景观的像素协方差函数可表示为c x()=ktT1+T2+T3()2w0,(8)式中,kt为特征状态函数,T1、T2、T3为景观空间的围合度、开敞度、空间秩序,w0为有效激活函数.由此得到景观图像的细粒度特征点的提取结果为I1=nc x()E0lo,(9)式中,n表示景观图像像素点的数量,E0表示偏差度函数,用于表示景观数据的偏差程度;E0表示对角矩阵;lo表示数据衰减常数.进而获取景观设计的参数分布矩阵为Q=I11I12I13-I11-I12-I13000,(10)式中,1、2、3分别表示景观数据的动量系数、离散因子以及变异因子.由此构建多维度
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