基于GIS的秦岭山系视觉景观评价

视觉景观评价是景观开发利用和保护的基础。采用遥感和地理信息系统技术,在对秦岭山系景观进行分类和制图的基础上,运用模糊层次综合分析方法,从景观视觉质量和视觉敏感度两方面综合评价了秦岭山系视觉景观资源。结果表明:阔叶林和草甸景观具有较好的视觉质量,美景度较高,针叶林、混交林和水体景观次之,而草丛和城镇景观视觉质量较差;视觉景观最敏感区主要分布在距道路500 m内,视觉景观敏感度与道路、观赏视距有较强的相关性;秦岭山系视觉景观资源总体较好,很好级和较好级视觉景观资源占研究区总面积的77.83%,主要分布在海拔较高地区。

基于景观视觉质量与土地适宜性综合评价的风景道选线研究——以新疆博尔塔拉蒙古自治州为例

风景道不仅实现了道路从单一的交通功能向复合功能的转变,也顺应了时代发展的迫切需求。风景道选线工作作为风景道规划的前提与基础,既往研究一般只针对现有路网进行分析评价,以此筛选出适宜改造升级为风景道的路线,缺乏对于现有道路体系不完善地区的考虑。此外,现有研究中的评价体系对于游客的视觉感受也缺乏合理的考量。因此,针对现状道路体系不发达的区域,以景观视觉质量评价的方法对游客视觉感受进行量化评估,将其与土地适宜性相结合构建综合评价体系,利用最小累计阻力模型的原理,辅助风景道选线规划。以新疆博尔塔拉蒙古自治州风景道规划为例,以期为未来中国风景道的规划提供技术支持,助推旅游经济的高质量发展。

苏州古典园林中的视觉质量评价分析

应用视觉质量分析法研究了苏州古典园林中的景象画面特征、空间分布规律和路径分布规律。研究指出,园林主景区造景总体上具有和自然景观一致的趋势,分景区则和自然景致有一定区分。按照空间开阔度和植被情况,其视觉质量呈现有规律的圈层结构,而路径恰好出现在圈层结构交界或中心位置,使得沿路径的景象围绕主景区有序变化。最后通过比较各类评价方法指出,除了视觉质量评价着重的开阔度、轮廓线形态、植被覆盖外,景观多样性、细节等也应作为一种重要的参考要素。上述结论对于古典园林遗产保护的认知和操作都具有借鉴意义。

风景资源管理和视觉影响评估方法初探

本文试图从建立风景资源管理和视觉影响评估模型入手,详细地论述了风景综合视觉质量的评价方法,以及人类活动产生不利视觉影响的评估方法和过程。最后,作者指出了我国建立风景资源管理系统和运用视觉影响评估来减少因快速发展所带来视觉污染的迫切性。

美国的风景管理：克莱特湖风景管理研究

介绍了美国自20世纪60年代环境运动以来,风景管理的历史和发展进程。详细介绍了美国风景管理的关键概念,如视觉管理单元和被视范围、风景质量、视觉敏感性、视觉吸收能力、视距区间等,以及风景管理的研究方法和以视觉模拟为主的新的发展方向。结合工程实例——克莱特湖风景管理研究,详细介绍了美国风景管理工作的核心内容:研究案例评估了克莱特湖区的风景质量和视觉敏感性,建立了信息可视化的共享平台,提出了湖区风景管理的设计原则,以协调适度的项目开发和土地使用。如今,全球范围内的风景资源正面临土地盲目开发所带来的威胁,借助科技手段可以高效而有力地完成风景管理领域的研究。希望这篇文章的发表,可以唤起人们对保护风景资源的意识,造福后代。

基于敏感度排序的风景林色彩格局指数筛选

【目的】研究景观格局指数对风景林色彩格局变化的敏感度,筛选出能够客观定量描述景观色彩格局特征的指数,以期为科学有效地分析彩色风景林视觉质量提供试验支撑与理论依据。【方法】以黄栌风景林秋景照片为研究数据,利用Python编程进行色彩量化和色彩分类,实现照片色彩批量预处理。通过Fragstats软件计算初选指数值并用SPSS软件完成层次聚类分析。计算各指数对由色彩分类、观景距离引起的景观色彩格局变化的敏感度。对敏感度综合排序靠前的指数进行独立性检验和含义重复性排查,在兼顾指数含义、尽量涵盖各大聚类、减少信息冗余的原则下完成指数筛选。【结果】结合指数含义和类型,从24个初选指数中筛选出对色彩分类和观景距离敏感度较高、线性不相关、含义无重叠的7个指数,即斑块数量、最大斑块指数、平均斑块面积、斑块丰富度、平均最邻近距离、平均周长面积比和修正Simpson’s多样性指数,用于定量表征风景林色彩格局特征。【结论】人工干预下的自动化色彩分类程序,简化了从色彩分类到指数计算的操作步骤,缩短了数据预处理用时,提高了照片处理效率,增强了结果稳定性。基于敏感度排序的色彩格局指数筛选方法,结合独立性检验和含义重复性排查,减小了主观选定指数可能引起的误差,该方法选取的指数能够有效区分因色彩分类和观景距离不同导致的景观色彩格局的变化,为客观定量分析风景林景观视觉质量提供了可能。

图像深度学习技术支持下南京秦淮河滨水景观视觉质量评价研究

将南京秦淮河线性滨水景观选作研究对象,运用主客观感知要素相互结合的方式对城市滨水景观视觉质量评价展开定量研究。通过设计一种利用远程云端技术收集数据的方法,将自摄照片集作为图像机器学习载体,训练出一套适用于城市滨水景观的图像语义分割模型与情感拟合算法,构建起一套可以量化解析客观视觉特征与主观视觉感知之间相关性的关联模型。最后,通过K折交叉验证及相关模型进行自验与他验,检验视觉感知关联模型的准确性与适用性。结果显示:图像深度学习技术可以较好地模拟人类视觉感知;将视觉感知关联量化模型应用于实际场景,能够预测人类对于大尺度滨水景观的视觉感知结果;从而回应城市滨水景观视觉质量评价的应用需求与价值导向,为城市滨水景观资源管理提供合理建议。

公路路域景观美学评价

公路路域景观美学感知是营造高质量公路景观环境的重要内容之一。基于公路使用者角度,采用"心理物理学"法定量评价了不同公路路域景观组成的美学感知状况。研究发现:公路路域景观美学质量与人工设施特色性、公路与人工设施距离、人工设施与周围环境融合度、路域植被盖度、景观质地、路域水体大小、路域植被种类、景观多样性、景观自然性、景观开阔性、景观完整性、景观生动性、天象特征和公路在视域内显著度呈显著相关关系;本文的评价模型中仅考虑路域植被类型与景观完整性两个自变量。依据评价结果,提出了五点有助于公路景观设计和决策的路域景观美学建设的建议。

基于GIS与模糊层次分析法的景观视觉资源综合评价

景观视觉评价是评判景观视觉资源价值的重要方式。本研究从景观视觉的综合定量评价角度出发,设计基于基本视觉元素与景观视觉敏感度的综合评价指标体系,提出一种基于GIS空间分析与模糊层次分析法的景观视觉综合评价方法,利用综合视觉指数分别从整体视角和单因子视角客观揭示景观视觉资源的分布特征及其影响因素。以泰山风景区为研究区的实验结果显示:单因子视角中,玉皇顶、天烛峰、碧霞祠等景点分别在视域范围、相对坡度敏感度、相对距离敏感度等侧面具有最高的评分。综合视角下,景观视觉指数最高的景点为玉皇顶(0.819),最低的景点为桃花峪(0.180)。通过与基于用户打分的景点评价结果的对比,验证了本方法的可靠性与先进性,为定量化描述与评价景观视觉资源提供了一种新的研究思路和研究方法,也为景区综合发展规划及景点的开发保护提供了客观的参考依据和决策支持。