植物色彩量化方法研究

陆子婧 王锦 张喆刁秀丽 王钰 林文月

（西南林业大学园林园艺学院，云南昆明 650224）

色彩在植物景观中最容易受到人的视觉感知，在植物配置中色彩具有高辨识度、鲜明直观的视觉感受。不同的色彩配比给人们带来不同的心理和生理变化，对景观环境的观赏价值有着直接影响[1-2]。色彩是一种客观物质，在现实中的存在不会因个体差异的感知而有所变化。植物色彩要素主要受环境影响，具有动态性和多样性的变化特征。目前对于不同尺度、不同地理环境、不同季相的植物景观构建尚无完整统一的针对性理论和方法指导。因此，以计算机软件为主对植物色彩进行量化研究具有重要的现实意义。植物色彩量化研究，即通过客观的定量技术研究，对比不同情况的植物色彩构成数据，对大众喜爱的景观植物色彩配置构成形式进行总结分析。

本文总结了不同植物色彩量化技术，探究了相关领域的未来研究趋势，以引导未来风景园林中的植物景观设计趋于科学化，摆脱主体对色彩的主观认识差异，提高景观植物色彩设计的效率和可行性，以期为植物景观色彩规划设计提供参考。

1 研究趋势

外文文献来自webofscience的SCIE数据库，以关键词 "plant color" or "forest color" or "community color" and "quantification" 检索时间跨度为 30年（1990—2020年）的文献；中文文献获取自中国知网CNKI数据库，以“植物色彩”或者“森林色彩”或者“群落色彩”和“量化”为关键词进行检索。从图1可以看出，国外自1990年已有相关研究，2000年以后发表的文献数量逐渐增加，我国自2005年后相关研究明显增多。由此可见，国内外学术界对植物色彩量化的重视程度日益加深。

从研究广度上看，国内外学者对单一季节植物个体色彩变化特征量化研究逐步转向多个季节植物群体色彩组合变化特征量化研究。也有部分学者针对环境差异探究了不同样地植物色彩变化特征[3]，以及不同林分结构对植物色彩表现的影响等[4]。研究人员通过提取植物的色相、明度、纯度等色彩学指标，并且结合景观生态学中的色彩斑块形状、色彩斑块数量和多样性等指数，综合分析自然植物的色彩变化特征。从研究深度上看，近些年来有学者运用计算机软件辅助量化植物色彩特征指标，探究不同植物色彩表现组合以及植物群体、整体色彩斑块组成格局之间的关系。有学者将植物色彩特征指标与人体生理心理指标[5-7]相结合，进行问卷调查[8]，通过数理计算方法分析得出不同人群对不同类型植物色彩景观的响应关系。

2 研究热点

在CNKI检索1996—2020年关于植物色彩研究的文献，将其导入 CiteSpace（5.7.R1），在 CiteSpace中设置节点为关键词并且可视化出关键词共现图（图2）。图中的节点越大表示该关键词出现频次越多。通过分析可以看出，目前研究热点集中在植物色彩的配置和应用上，而对植物色彩量化方面的研究还比较少见，关于计算机辅助量化方面的应用也比较少。

3 研究方法

3.1 植物色彩直接量化方法

植物色彩的采集和提取是进一步研究植物色彩关系的基础，目前使用较多的方法主要有3种，分别是视觉直观取色、标准比色卡对比取色和色彩数字化检测仪器取色。一是视觉直观取色。研究者根据自身对色彩的直观感受，对色彩的色相特征进行直接简单的色彩识别和文字定义[9]。已有学者在植物的普遍色彩研究中将某一种颜色划分为不同层次，探究不同层次颜色的代表性植物在植物造景中给公众带来的心理感受以及园林观赏价值。该类方法属于定性研究方法，在对色彩的其他属性做出详细的描述和分类方面略显不足。二是标准比色卡对比取色。利用比色卡与所要采集的植物颜色进行对比，记录与被采集的植物颜色最相近的比色卡编号[10]。常用的比色卡有2种。第一种是英国RHS植物比色卡。有学者利用比色卡提取植物叶色季相变化特征，通过量化分析得出植物景观的最佳配置方案。郑瑶[11]、邵娟[12]运用RHS比色卡提取了城市秋季常见园林植物色彩，对园林植物的色彩构成进行定量分析，探究出优质植物组合的色彩配比方案，为地区系统性植物色彩研究提供了参考。第二种是瑞典NCS比色卡。在植物色彩研究方面，李偲[13]、杨敏娣[14]、曾范星[15]通过NCS比色卡对城市常用园林植物进行色彩采集，记录了不同时期植物的NCS色彩值，从定性和定量的角度为城市季相色彩设计提供了系统的理论依据支撑。总体来看，标准比色卡对比取色适用于近距离、小尺度、单体的植物色彩采集，能精确描述与植物本身相近的色彩值。人眼对色彩辨识的敏感度不同，且人眼在色彩识别中存在一定的主观性，因而要求检测人员要有较好的色彩感。同时，该种采集方法容易受周围光线、天气等因素的干扰，对采集数据的准确性有影响。使用比色卡取色工作量大，在大尺度的植物色彩采集方面略显不足。另外，比色卡的色彩模式适合于纸张的色彩表现，其采集的色彩数据难以用于计算机量化分析，在与计算机量化为主的色彩模式转换过程中会导致一定的差异，最终通过转换提取到的色彩数据相对于原来的实际植物色彩信息具有一定的差别。三是色彩数字化检测仪器取色。主要采用便携式测色仪，在植物色彩研究领域运用较多的是pantone测色仪、NCS测色仪。测色仪代替了人眼作为识别媒介，排除不同人在视觉评估中的审美差异。测色仪在植物色彩研究中通常结合标准比色卡一起使用，能够在短时间内对大量单一植物进行精准取色。庄梅梅[16]通过结合比色卡和分光测色仪采集了植物群落色彩，分析了其色彩特征，为树种配置提供了理论指导。需要表明的是，测色仪主要适用于近距离的局部植物色彩采集，仪器性能的差异和周围光线环境的客观因素对色彩数据采集的准确性有影响，需要多次采集，以提高数据准确性。

3.2 植物色彩综合量化方法

植物色彩综合量化方法主要用于探究植物色彩构成关系。色彩构成是景观规划设计中不可缺少的一部分，色彩构成设计的好坏在很大程度上影响着整体设计成果的观赏感受[17-18]。在以往的植物景观规划设计中，部分设计者通常根据自身经验和审美偏好去搭配和组合植物色彩，缺少科学、系统、针对性的理论来指导规划设计实践。对植物景观色彩配比方案的设计和观赏质量之间的影响研究较多地停留在理论阶段，并未形成系统的实践指导方案。植物色彩综合量化方法步骤如图3所示。

3.2.1 数码相机采样的技术要求。数码相机取色具有便捷易行的特点，结合图像处理软件提取色彩信息是目前使用最多的一种取色方法。数码相机能够在短时间内快速采集到较大面积的植物整体色彩，并且图片可以转换为不同的色彩空间模式，方便进行色彩量化分析[19]。数码相机采集到的色彩数据相对粗略，适合于对色彩要求精确度不高的分析使用。其缺点是容易受到天气、光线、视角、视距、空气能见度等因素的干扰，不同相机性能和拍摄设置参数的差异性也会带来不同的色彩显示。因此，为了保证不同景观之间的可比性，需要按照统一的拍摄规范进行照片采集。数码相机记录植物群体照片要点：①在顺光条件下，不使用闪光灯；②在晴朗的天气拍摄，时间为上午 9：00—12：00、下午 2：00—5：00；③使用相同拍摄设备，保证相同的拍摄角度和位置，横向拍摄；④镜头位置与双眼齐高，与坡面平行；⑤避开非林景观因素。

3.2.2 照片色彩量化方式。照片色彩量化主要借助计算机软件对相关数据进行提取和分析处理。国内外学者在对植物色彩的研究中主要有2种通过计算机软件辅助量化的方式[20]。第一种方式是通过Color Impact软件进行植物色彩量化[21]。在植物色彩量化研究方面，目前学者们通过运用Color Impact软件提取样地照片主要色彩构成，研究其与景观质量之间的关系，构建科学的植物色彩配置方案，以科学指导实践应用。陈小燕等[22]、陈嘉婧等[23]、王晋华[24]通过该软件提取并分析了园林植物叶色，建立了可以应用于园林绿化的园林植物色彩配置模型，为园林植物色彩配置的应用和植物景观质量的提升提供了参考。第二种方式是通过计算机软件平台自拟程序处理图像的色彩信息，可以应用于植物色彩量化处理的软件有 Matlab、R、Python。 已有学者利用 Matlab[25]提取北京地区常用秋色叶树种单个植株的不同变色阶段的颜色直方图，统计各色相占比数据，分析了变色时期色彩变化，总结不同色系秋色叶树种变色规律。另外，还有学者运用R语言对园林植物季相色彩特征信息进行提取，得到植物的各色彩属性值与时间变化之间的关系，通过分析得出植物色彩季相变化特征，以进一步探索受大众认可的植物景观色彩构成形式[26]。该种方法提取图像色彩信息方便快捷，适合于样本量比较大、试验步骤重复比较多的植物色彩量化研究。还有学者[27-28]在森林色彩研究中运用Python解译图片像素点的色彩信息，从色彩组成和比例关系的角度探究秋季景观整体色彩与美景度之间的关系。

总体来看，树种和群落色彩的搭配需要深入探究其对景观质量的影响，分析不同季节不同植物色彩季相动态变化特征，从定性和定量角度出发并结合计算机软件辅助，以更科学、便捷的方法探究并完善植物群体景观色彩构成模式。

3.3 植物群落色彩空间格局量化

在森林色彩斑块空间布局与美景度之间的关系研究中，色彩斑块比例、色彩斑块多样性指数与美景度值之间存在显著或极显著的正相关关系。由于地域、季相等客观因素的差异，在针对不同季相、不同尺度林内外景观美景度评价中，大量样本数据处理为研究带来难度。目前对于色彩斑块的提取与划分方法尚无统一标准，样本处理存在一定程度的主观性和误差，影响最终研究结果的可信度，同时面对大量的样本图片色彩的识别和解译存在人工处理耗时耗力的缺点。因此，在森林群落美景度分析评价研究中对色彩斑块因子的量化分析成为一个日益重要的研究内容。

植物群落色彩空间格局量化首先通过数码相机采集样地照片，进一步筛选出具有代表性的样地植物景观照片，将照片导入Photoshop去除天空后通过目视解译景观要素进行斑块划分，斑块划分有多个软件可以实现操作，步骤如图4所示。

Arcgis软件提取斑块首先是将预处理过的照片导入软件，其次创建shp图形文件，设置完勾画线条的样式后进行色彩斑块勾画，然后将所得的矢量数据转换为栅格数据，最后通过Fragstats计算色彩空间格局的相关指数。森林植物景观视觉尺度主要分为2类。一类是林内景观色彩特征研究方面[29-31]。已有学者利用Arcgis软件提取林内色彩斑块，分析林内景观照片的色彩斑块变化特征及规律，以探究其对不同类型风景林林内景观质量的影响。另一类是林外景观色彩特征研究方面[32-35]。一些学者通过Arcgis软件划分森林色彩斑块，以树种和树冠颜色作为区分斑块的依据，分析不同树冠面特点的色彩斑块空间布局对林外景观美景度质量的影响。另外，Arcgis还具有重分类功能，能够自动识别斑块并且加以分类，将人眼无法识别的细小斑块进行消除融合，在一定程度上提高了色彩斑块空间格局指数计算的精确程度，而自动识别斑块空间结构也比人眼识别斑块和手动勾画斑块更精确、高效。已有学者[36]通过该种方法提取了景观林色彩空间格局数据，分析了森林群落色彩结构对景观美学质量的影响。

利用Photoshop提取斑块，首先运用滤镜中的马赛克命令，选择适合的像素单位，将原有图像处理成不同颜色模糊分类之后的图片，以色相作为主要划分依据，通过统计像素格面积的方法得出不同颜色在整个图片中的比例关系。在相关的研究中，有学者利用该种方法提取了景观林色彩斑块格局数据[37]，探究了影响森林景观美景度的主要影响因子，为景观林的色彩林相营造提供了具有参考价值的科学依据。

AutoCAD划分色彩斑块，首先将图片以光栅图像的形式导入软件，同样以色相为主要划分依据，对各类型植物色块进行勾画，计算各闭合形状面积即色彩斑块面积。在类似研究中，已有学者[12]通过该种方法对秋季优质景观植物群落进行定量色彩分析，得出受大众欢迎的植物群落色彩配色方案。另外，还有学者[38]通过Photoshop与AutoCAD结合运用的方式量化处理了南京地区景观色彩构成数据，以探究景观色彩环境的营造。

总的来说，在植物群落色彩量化研究中，对色彩斑块的划分以目视解译和手动划分为主，根据拍摄的高清图片中明显的不同颜色物体进行分类，以色相差异为划分标准，对林木树冠、枯枝和地被中有明显裸露的非植物体进行勾画，植物色彩斑块的识别和分割结果的好坏在很大程度上影响了色彩斑块空间关系的计算。

4 研究存在的不足

国内外对植物色彩量化的研究已经开展了较长时间，不管是植物个体色彩研究还是植物群落色彩研究都有了从定性到定量的转变。但是，目前这一领域的研究仍然没有形成一个完整的、系统的理论来指导相关实践。总结近年国内外学者相关研究，仍然有几个不足之处。一是研究内容方面。由于样地的多样性和复杂性，不同环境造成了各地植物群落差异，目前研究多集中在某个区域小尺度的单一植物群落类型和单一季相景观上。一般来说，在实地调研阶段容易受天气等外界因素影响，其次试验在项目的规模、资金、时间等方面受到一定限制，这也是目前研究受限的主要原因。二是研究方法方面。目前对于植物色彩的取样缺乏统一标准，不同取色方法所提取到的色彩空间模式具有差异性，不利于研究结果之间的对比。三是研究技术方面。以往的学者在植物群落色彩空间格局的研究中，通过目视解译和手动勾画色彩斑块，仍然会损失一些人眼无法识别的色彩数据。

5 展望

通过总结现有相关研究和存在的问题发现，植物色彩量化可加强以下几方面研究。一是今后对于多地域、多尺度、多类型自然植物群落、全季相的植物色彩量化研究还有待进一步深入，系统对比不同类型植物景观在一定程度上能提高后续对植物景观色彩评价的准确性和适用性，构建一个综合评价系统，以便更好地提出植物景观经营策略。二是植物色彩量化过程需要一个统一的标准色彩系统，以便更好地识别和提取色彩要素数据并将其应用到植物色彩景观评价中。同时，在取色过程中可以综合运用设备，减少单一取色方法带来的误差。另外，在不同类型的景观上也可以使用具有针对性的图像取样方法。例如，面对山地植物景观使用无人机拍摄图像以提供不同观察视角，提高该类植物景观评价的准确性。三是图像数字技术的快速发展为解决目前这方面研究中存在的问题带来了可能，未来可以通过数字图像识别和分割程序在计算机中自动识别和分类色彩斑块，能够更精准、便捷地计算中尺度、大尺度的植物整体色彩空间格局指数，提高研究效率和研究结果的可信度。