基于机器学习的福建泉州世界文化遗产景观感知研究

【目的】既有的遗产景观感知研究多存在数据类型单一且融合度不足、机器学习等新技术方法应用尚不充分等问题,制约了遗产景观感知研究的维度与深度,因此亟待探索多模态数据有效融合的新方法及多种机器学习模型集成的新技术。【方法】以福建泉州世界文化遗产的12处遗产点为对象,基于100292份有效网络图文数据,通过系统集成潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)主题聚类模型、多模态统一(one-for-all,OFA)图像描述模型和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)情感分析模型等机器学习技术方法,从遗产点热度时空演变、遗产景观感知维度、遗产景观感知网络、遗产景观感知情感倾向4个方面进行景观感知研究。【结果】1)在遗产点热度时空演变上,遗产点热度与游客景观感知度受政策与事件驱动呈协同快速增长趋势,但存在显著的时空差异性,梯度由“高—低”两阶向“高—中—低”三阶过渡。2)在遗产景观感知维度与遗产景观感知网络上,多元融合是景观感知的文化内核,并衍生出层次丰富、以文化价值为主导的景观感知体系。遗产景观感知维度有三大类、七小类,涵盖共性及差异化感知内容;整体上,12处遗产点主题数量占比为文化价值>风景游赏>特色体验>物质载体;各遗产点差异显著,形成由各感知维度主导的4类群组。遗产景观感知高频词分布在物质载体、风景游赏、文化价值3个维度;语义网络呈“中心区域—边缘区域”结构,且中心均质、边缘松散;4个语义网络集群与LDA主题聚类感知维度匹配度高。3)在遗产景观感知情感倾向上,游客有效感知到了泉州世界文化遗产景观及其深厚的历史文化底蕴与遗产属性。遗产景观感知情感倾向整体为中性偏积极,且文本情感倾向比图像描述文本更积极;各遗产点情感指数差异大,可达性、聚集度是根本影响因素,文化科普宣传、服务与配套设施是重要影响因素。【结论】有效融合了网络图文多模态数据及多种机器学习模型,探索出遗产景观感知量化研究的新方法,解决了既有研究数据类型单一且融合度不足、机器学习等新技术方法应用尚不充分等问题。