物联传感技术在景观空间中的应用

【摘 要】将物联传感技术应用在景观空间中，可以有效的对绿色基础设施的生态服务功能检测、建立动态化与机理化的景观信息模型、景观大数据的收集等。本文将系统的分析物联传感技术在景观空间中的应用，为景观设计研究提出新的路径。

【关键词】物联网;物联传感技术;景观空间

1景观空间的定义

“景观”一词最早出自于希伯来语圣经旧约全书，指的是具有国王所罗门教堂、城堡和宫殿的耶路撒冷城美丽的全景。此时的“景观”等同于风景、景致、景象等。世纪初，现代地植物学和自然地理学的伟大先驱洪堡把“景观”作为科学的地理学术语提了出来，并从此形成了作为“自然地域综合体”代名词的景观的含义。这里的景观在强调景观地域整体性的同时，更强调景观的综合性，认为景观是由气候、水文、土壤、植被等自然要素以及文化现象组成的地理综合体，这个整体空间典型地重复在地表的一定地带内。国外学者Forman和Godron认为景观是由相互作用的生态系统镶嵌构成的，并以类似形式重复出现，具有高度空间异质性的区域。之后，Forman进一步定义景观是在数千米的范围内以相似形式重复出现的一组生态系统的镶嵌体，在更大尺度的区域中，景观是互不重复且对比性强的基本构成单元，它的主要特征是可辨识性、空间重复性和异质性。肖笃宁在1997年提出了定义，综合了欧洲和北美学者的观点，并补充了景观的美学价值观，认为“景观是一个由不同单元镶嵌而成，具有明显视觉特征的地理实体它处在生态系统，大地理区域之下的中间尺度，具有经济、生态和美学多重价值。”这一定义清楚地表述了景观具有空间异质性、地域性、可辨识性、可重复性和功能一致性等特征，又特别强调了景观的尺度性和多功能性。综上所述，景观由不同空间单元镶嵌而成，具有异质性景观是具有明显形态特征与功能联系的地理实体，其结构与功能具有相关性和地域性景观是具有一定自然和文化特征的地域空间实体，景观具有明确的空间范围和边界，这个地域空间范围是有特定的自然地理条件、地域文化特征以及它们之间的相互作用关系共同决定的景观既是生物的栖息地，更是人类的生存环境景观是处在生态系统之上、区域之下的中间尺度，具有尺度性景观具有经济、生态和文化的多重价值，表现为综合性等。

2物联传感技术的研究现状

2.1国外研究现状

20世纪年代以后，國外关于物联网的研究幵始萌芽，理论界投入大量的人力物力研究物联网。美、日、英、法、德、俄等国家重点发展的核心技术有技术、传感技术、M2M技术等，并把传感器技术列为国家重点开发关键技术之一。国外学者和企业界对物联网的技术研发主要集中在芯片、软件、互联网、高端应用集成等领域。Atzoria，L等（2010）认为物联网的发展不仅受RFID、无线传感等技术的影响，其发展还受不同领域知识、不同环境的影响，处理好这种复杂的情况，有利于物联网的发展。

2.2 国外研究现状

自1999年起，我国对物联网的核心技术——无线传感器网络及其应用幵始研究，并在技术研发和标准制定领域已走在世界前列，与德国、美国、韩国一起，成为国际标准制定的主导国之一。国内明确以“物联网”命名的理论研究成果始于2003年、2004年在北京举办的第一、二届与物联网联席会和首届中国国际与物联网高层论坛。三次物联网会议跟踪了国际物联网技术发展动态，把握了国家在发展EPC与RFID技术方面的标准化工作以及市场推进工作，并就相关技术、政府政策、标准规范以及相关法律法规等热点问题进行了深人细致的探讨，形成了最早的理论成果。

目前，无论是国外还是国内，对于物联网的理论研究其实都处于初始探索阶段。近年来，我国学者结合国内物联网的发展现状，在国外相关理论研究的基础上做了一定的归纳和定性分析，此方面理论研究有了很大的进步。

3物联传感技术在景观空间中的应用

3.1绿色基础设施的生态系统服务功能监测

城市景观空间作为绿色基础设施发挥着供应、调节、生产和文化4个方面的生态系统服务功能，结合景观规划设计实践与当前成熟的传感设备，可将其在线监测需求依据其发挥的生态系统服务功能划分为气象环境、生态修复、雨洪管理、土壤健康、植物生长、人群使用等多个方面。

3.2动态化、机理化的景观信息模型

景观信息模型（LIM）关注解决景观信息全生命周期（Life Cycle）不实时共享的问题，强调将景观设计各个阶段、各个参与方的数据整合起来，实现快速、高效地存储、更新、查询，并与参数化设计、智能建造、后期维护管理深度衔接。当前LIM技术推广遇到的阻力，主要来自于其工作流程复杂、新软件平台接受度不高。针对这一问题物联网技术所提供的解决思路是将模型网页化云端化，减少设计师学习使用LIM的成本。同时，在线监测数据与LM结合，可实现LM的动态化，丰富LIM中政策、规划、调研资料、方案设计、施工图纸等静态数据，实现一定程度上的教育、展示与管理功能。图5中展示的是笔者在清华大学胜因院建立的，基于网页平台的景观雨洪管理信息模型，其在线展示平台实时动态更新胜因院雨水花园的相关监测数据。

3.3景观大数据的收集

物联网技术的应用为景观大数据的实时收集创造了条件，通过风景园林与软件、计算机工程专业跨学科合作，可挖掘监测大数据的价值，实现定量化的景观绩效估评与风险预警。人工神经网络（ANN）已广泛应用于各种场景下的环境、社会、经济效益评价，这一方法本质是通过自学习寻找目标值与输入变量之间的映射关系，即通过训练、验证、推理得到多个输入变量与目标值的拟合方程。层级化、模糊化特性使得AN在挖掘分析城市景观这种复杂场景下的数据关系，有着独特的优势。风景园林相关学科已广泛利用ANN技术挖掘城市多种生态因子之间的关系，寻找有突出价值的生态因素。环境方面，齐建东等利用ANN分析城市绿地净生态系统碳交换 Net Ecosystem Exchange，ne）对多种环境因子的响应关系;邹萍、杨文静、韩磊等学者基于BP神经网络构建土壤养分评价模型，实现土壤养分等级评定。社会方面，周彬、冯鑫、邵春福等学者利用神经网络评价城市空间品质，评估居民对城市服务的满意度;经济方面，Qaderi、Marzouk、李春华等国内外学者利用水质数据，构建AN模型预测水处理经济成本，用于水工程管理成本的控制。由此可见，物联网技术的应用，为景观数据的挖掘及多种神经网络的应用提供了便捷的数据集采集平台，风景园林学者将有更多机会去研究环境、社会、经济类的景观指标要素之间的映射关系，并利用有定泛化能力的评价模型预测景观未来的发展状态。

4结语

随着5G、物联网等新一代信息技术的发展，势必对景观专业的传统研究领域带来诸多变革。物联网时代的景观设计师需要掌握更多的技能，当景观空间与新技术的结合，物联网可以提供传感器、无线网络、数据平台等多种量化工具，使得景观研究走向在线化、智慧化。

参考文献：

[1]齐建东，黄俊尧.基于深度学习的草地生态系统净碳交换模拟[J].农业机械学报，2020，51（06）：152-161.

[2]高凯. 多尺度的景观空间关系及景观格局与生态效应的变化研究[D].华中农业大学，2010.

作者简介：

任洪生，1997.8—，男，汉族，辽宁省大连人，大连工业大学艺术设计学院，19级在读研究生，硕士学位，专业：风景园林，研究方向：风景园林规划设计理论与实践。