宁波老外滩北段肌理识别与修复——基于历史文脉和类型学方法

历史文脉,既是空间环境形成所涉及的社会、历史、文化、时间上的连续性背景,又是指导、影响建筑与城市空间发展的关联性依据。在宁波老外滩北段的更新实践过程中,在梳理地段历史发展脉络与文化类型的基础上,运用"原型—类型"的形态研究方法,识别街巷、组团、建筑三个层次的空间肌理,通过延续街巷肌理、修复单元肌理、重构立面肌理,实现历史地段的有机更新,避免文脉的错接与断裂。

历史聚落传统肌理深度学习识别的技术探索与实践

在当前高度强调城乡历史文化保护传承背景下,仍有不少历史聚落尚未纳入保护视野。面对数量较多的城乡聚落遗产,传统的调查分析方法难以对其进行快速准确的识别。本研究基于对历史聚落价值的深度认知,借鉴城乡聚落建成肌理的辨识技术,利用深度学习技术深入开展历史聚落传统肌理的资源挖掘。同时从历史地理的专业视角,解读传统肌理背后所蕴含的历史文化信息与价值。目前已开展对浙江、山西等区域的研究工作,为潜在资源的挖掘和全域保护措施的制定提供了依据,对于数字技术赋能文化遗产保护领域具有借鉴价值,但仍面临数据质量待提升、工作量大等难点。

基于小圩形态指数的宣芜平原圩田景观肌理量化研究——以固城湖永丰圩为例

在当代乡村农耕景观高质量发展与提质增效背景下,以量化分析技术精准研判圩区景观风貌,利用小圩形态指数分析解译典型圩田景观肌理成为乡村景观研究纵深发展的基本问题之一。面向典型圩田肌理特征量化研究需要,综合景观肌理研究的既有成果,确定小圩延伸率、矩形紧凑度、凹凸度、椭圆形状指数和分形维数5项标识性形态指数。以南京固城湖永丰圩为例,将其小圩二维边界转译为指数数据,选取SOM神经网络、K-means等机器学习方法构建圩田肌理识别模型并对样本圩区进行集成解析,实现圩田肌理的表征识别与聚类分析。相关结果为圩田景观肌理研究提供了一种小圩形态指数聚类分析方法,为深入探索乡村景观肌理统计测量技术提供研究参考。