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基于空间句法与机器学习的中国古典园林空间指征分析框架建构
被引量：
4
1
作者
陈星汉
于瀚婷
+1 位作者
熊若璟
叶宇
《风景园林》
北大核心
2024年第3期123-131,共9页
【目的】中国古典园林空间一直以来难以被量化测度,空间句法的兴起使得相关研究向定量化发展,但既有研究与经典理论的融合度仍显不够,且空间特征分析的系统性有待加强。有必要提出一套系统的空间指征分析框架,以支持对古典园林空间的量...
【目的】中国古典园林空间一直以来难以被量化测度,空间句法的兴起使得相关研究向定量化发展,但既有研究与经典理论的融合度仍显不够,且空间特征分析的系统性有待加强。有必要提出一套系统的空间指征分析框架,以支持对古典园林空间的量化测度。【方法】对中国古典园林空间研究的经典理论进行归纳,使用DepthmapX对园林空间的可视层、可行层模型的各项视域分析指标进行计算,通过叠加分析对空间指征进行测度,借助DBSCAN算法实现对各空间指征聚类特征的识别。以留园、拙政园为例进行分析,并开展感知试验以验证其科学性。【结果】提出了兼顾人本感知和可测度的5项空间指征:渗透性、曲折度、可视性、可达性和差异度。空间指征的分析框架得到了案例研究与感知试验的支持。【结论】搭建了一套可操作、易推广的能够系统地提取、刻画并解释古典园林空间特色的指征分析框架,实现了量化分析工具和经典理论的深度融合,探索了中国古典园林空间量化研究的新可能。
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关键词
中国古典园林
量化研究
空间指征
空间句法
机器学习
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职称材料
题名
基于空间句法与机器学习的中国古典园林空间指征分析框架建构
被引量：
4
1
作者
陈星汉
于瀚婷
熊若璟
叶宇
机构
同济大学建筑与城市规划学院
同济大学高密度人居环境与生态节能教育部重点实验室
同济大学建筑与城市规划学院建成环境技术中心
出处
《风景园林》
北大核心
2024年第3期123-131,共9页
基金
国家自然科学基金“基于多源数据和深度学习的公共空间品质评价模型与设计支持研究”(编号52078343)
国家重点研发计划“基于文脉保护的城市风貌特色塑造理论与关键技术”(编号2023YFC3805503)。
文摘
【目的】中国古典园林空间一直以来难以被量化测度,空间句法的兴起使得相关研究向定量化发展,但既有研究与经典理论的融合度仍显不够,且空间特征分析的系统性有待加强。有必要提出一套系统的空间指征分析框架,以支持对古典园林空间的量化测度。【方法】对中国古典园林空间研究的经典理论进行归纳,使用DepthmapX对园林空间的可视层、可行层模型的各项视域分析指标进行计算,通过叠加分析对空间指征进行测度,借助DBSCAN算法实现对各空间指征聚类特征的识别。以留园、拙政园为例进行分析,并开展感知试验以验证其科学性。【结果】提出了兼顾人本感知和可测度的5项空间指征:渗透性、曲折度、可视性、可达性和差异度。空间指征的分析框架得到了案例研究与感知试验的支持。【结论】搭建了一套可操作、易推广的能够系统地提取、刻画并解释古典园林空间特色的指征分析框架,实现了量化分析工具和经典理论的深度融合,探索了中国古典园林空间量化研究的新可能。
关键词
中国古典园林
量化研究
空间指征
空间句法
机器学习
Keywords
Chinese classical garden
quantitative research
spatial indicator
space syntax
machine learning
分类号
TU986 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间句法与机器学习的中国古典园林空间指征分析框架建构
陈星汉
于瀚婷
熊若璟
叶宇
《风景园林》
北大核心
2024
4
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