基于点触热力分析的景观要素认知评价——以北京林业大学为例

许冬 徐阳洋 胡楠 李运远

“环境育人，空间育人”，景观作为隐性的教育场所，通过美学的方式传递了认知信息，并潜移默化地影响着公众的态度、情感和价值观。苏霍姆林斯基认为，“创造良好的育人环境是教育过程中最微妙的领域”[1]，人们可以通过对景观进行直观感受，从而激发起相应的情感体验，并在体验中培育出一定的审美创造能力。而景观因暗含“感知”特性，使得人们对景观的欣赏“不单是视觉的感知，更要以‘内在者’的角色去领会景观之于存在的意义”[2]，其因突破传统美学的非理性视角，融合了古典美学、生态学、心理学、建筑学等实质[3-4]，使得景观认知研究具有一定的复杂性。

从景观认知的理论角度出发，近年来国内外学者相继提出相关理论，例如瓦尔德海姆（Waldheim）[5]将景观美学评价分为视觉、听觉和运动知觉3个维度，表明了景观认知评价主客体结合的趋向，刘滨谊[6]提出了景观感应理论的基本思想，推动了景观感知及视觉评价的体系化建设。从景观认知的评价方法角度出发，国内外主流的认知评价方法主要包括描述因子法、调查问卷法和心理物理法[7-9]，并衍生出四大景观评价理论学派和六大评价模式[10]。而随着景观评价方法及数据来源等内容的变化，国内外前沿研究开始利用眼动仪数据[11]、兴趣点数据[12]、街景图片数据[13]进行景观评价定量研究，并利用空间句法[14]、计算机视觉分析技术[15]、人工智能深度卷积神经网络[16]等方式进行数据分析，使景观认知评价从具体描述公众偏好转变为以测度为主的综合量化[17]。然而传统景观评价研究存在专家打分主观、群众调查耗时过久等弊端，在此之上的扩展研究也易出现因研究方法过于复杂而导致的主客观理解偏差等问题[18]，新技术的融入同样存在着技术及设备在短时间内无法大规模普及应用的缺陷。因此，在各种信息收集及处理技术日趋成熟的时代背景下，持续探索如何融合主客观评价，借助易于普及的技术和设备扩展规划设计工具，对于景观认知研究和设计实践具有重要意义。

近年来，以热力图为基础的点触热力图（click map）作为一种记录用户行为、分析用户行为的工具，在信息科技及新闻传媒领域具有广泛应用[19]，它可以通过直观的方式呈现访客对所在页面位置区域的热衷程度，是网页交互体验提升的重要组成部分[20]。例如Cai等[21]利用网页页面点击位置及驻留时间等因素对用户兴趣进行建模；Vu等[22]通过提取用户点击网页不同位置的频率来刻画用户兴趣特征，以改善网页搜索的个性化处理。虽然目前点触热力图在景观评价等方面的应用较为缺乏，但随着百度统计及问卷星等国产软件对点触式调研的逐步开发，该方法作为新型技术融入景观评价之中成为可能，具有良好的研究前景。因此本研究借助点触式调研和点触热力分析，旨在探索将点触热力分析与景观评价相结合的方式，并探究以下3个问题：1）受访者对不同景观要素产生了怎样的认知偏好？2）认知偏好主要受到哪些因素的影响？3）不同类型的受访者有怎样的偏好差异？

1 研究内容与方法

1.1 研究对象

本研究以北京林业大学为例，其在校园景观建设方面成果显著，景观具有一定的代表性[23-24]，因此结合校园景观建设背景及年代等资料，选取了有效结合互动参与型设施与生态可持续建设理念的4个研究地——林之心、星泉花园、记忆之庭及溪山行旅。

为了减少行人等其他动态因素的干扰，同时探索如何加强冬季景观的吸引力，笔者于2021年12月—2022年1月冬季进行持续性的行为观察与采访作为预调研，结合预调研结果，在人群主要停留地点进行样点选取和照片拍摄。分别在4个研究地的2个样点上架设配有云台的支架，以平均人眼视线高度（1.6 m）进行4个方向（正前方、左侧、右侧及正后方）的拍摄[25]，每个样点拍摄2次。最终筛选出景观要素识别清晰、具有明确冬季景观特征的照片共32张（图1）。

1 研究地样点实景照片Photos of the research site sample point

1.2 研究方法

基于点触热力分析的冬季校园景观要素认知评价，主要从技术应用及景观评价两方面展开（图2）。在技术应用方面通过实地调研拍摄样点实景照片，应用点触式调研的方式获取受访者对实景照片的兴趣点，利用兴趣点的密度关系生成热力图，并根据兴趣点及热力图数据进行景观要素点触率计算、热力聚合组团数量统计。在景观评价方面则邀请专业人士对景观要素进行分类以指导实景照片语义分割，在语义分割和点触式调研结果之间建立可量化的数学关系，并通过定性研究的方式分析受访者对冬季校园景观的认知倾向，获得研究结论。

2 技术路线Technical route

1.3 调研过程

利用问卷星热力图题型进行点触式调研，调研内容为32个景观美学认知题目，每个题目包含一张位于样点拍摄的照片（宽3 000像素、高2 250像素、分辨率72像素/英寸），具体内容为：请结合实际参与体验，点击您所关注的地方（可点击3～5个位置）。受访者可不受限制地在图片上进行点触操作，最终系统汇总所有受访者的点击情况，形成人群对这张样点照片关注点的热力图。问卷共计发放179份，回收有效问卷170份，其中实地问卷采访50人（到访过实地的受访者，主要为北京林业大学的学生及教师群体），线上问卷采访120人（未到访过实地的受访者，主要为其他院校的大学生及教职工）。其中到访过实地的受访者可在样点位置上结合实景感受进行问卷操作。

问卷系统将受访者的点击情况进行汇总，以宽高40像素为单位对同一网格中的所有点进行合并，将全部问卷回收后进行数据统计及计算。根据问卷结果（图3）统计每张照片的校园景观要素兴趣点数量，通过Photoshop 2020图像编辑软件中的记录测量工具，统计每张热力图内红色热力聚合组团的数量[26]，结合互联网交互体验的理论基础，利用点触率计算式进行景观要素点触率计算[27]，计算式如下：

3 校园景观要素认知热力图（部分）Cognitive heat map of campus landscape elements (part)

式中：Vα为该类景观要素α的点触率；Cα为该类景观要素α在单张热力图中的兴趣点数量；Mβ为单张热力图中全部景观要素β的兴趣点数量；Nα为具有该类景观要素α的热力图数量。

2 景观要素研究

2.1 景观要素分类与识别

笔者通过资料搜索，将与本研究空间尺度相似的指标进行汇总，根据实际调研拍摄的成果进行要素筛选，明确要素类型及内容以确保各类要素所属定义清晰，利用多次函询专业人士的方式进行景观要素分类调整，直至得出趋向一致的分类结果（表1），并确保该结果简洁明确，贴近大众对景观要素的认知情况。

表1 景观要素分类结果Tab. 1 Classification of landscape elements

为确保定量识别冬季景观要素内容的准确性，采用SegNet图像语义分割算法对实景照片中的27类要素进行识别与提取，利用Photoshop 2020图像编辑软件，对各类要素范围进行人工识别，按照景观要素分类结果，对每类景观要素进行颜色标注，利用直方图工具计算图像中每个景观要素的像素数量，并展示像素在图像中的分布情况[28-29]（图4）。

4 实景照片语义分割结果Semantic segmentation of site photos

2.2 景观要素占比特征

通过将4个场地的景观要素占比结果进行平均化可以发现（图5），冬季景观环境中建筑及构筑物、道路及铺装类景观要素占比最高，平均值分别为31.40%和18.52%，实际景观表现为建筑体量感较重，轮廓形态在无树木遮挡的天空映衬之下更为清晰，直接影响其附属景观的设计语言表达及核心功能展现；道路及铺装和场地结合，空间尺度较大且相对集中，形式种类较为丰富，具有多样的色彩、质感及拼贴方式。植物类景观要素占比平均值为17.57%，其中乔木与竹亚科植物为植物景观的观赏主体，常绿乔木树姿苍劲有力，落叶乔木展现姿态之美，竹亚科植物杆型挺拔秀丽、枝叶潇洒多姿，配合点缀性的灌木及草本，可充分展现植物的冬态之美。天空及其他类景观要素占比平均值为15.92%，核心功能为对建筑及植物景观要素进行形态凸显。设施类景观要素占比平均值为7.06%，作为校园景观功能主体，与构筑物结合形成驻足停留的空间，具有体积小以更有效地利用空间的特征。水体、高差及置石、装置、照明类景观要素占比较少，平均值分别为3.97%、2.84%、2.21%和0.51%，多掩映于建筑、构筑物及植物景观之间，在强调艺术形式的同时重视人的体验和参与，作为景观点缀来增强空间的活力。

5 景观要素实际占比结果Results of actual proportion of landscape elements

总体可见，研究地校园景观的整体特征为：以硬质景观要素作为主导，软质景观要素集中体现，多类型景观要素掩映其中增添景观活力。

3 景观偏好层级

利用SPSS 20.0软件的排序个案功能对景观要素点触率结果进行排序，以可视化分箱手段中的等间距分类方式，将点触率统计结果进行分级[30]，形成对景观要素普遍关注、一般关注和不易关注3个层级，根据受访者对冬季景观要素的观赏偏好进行景观类型划分（表2）。

表2 基于点触率统计结果的景观要素分类Tab. 2 Classification of landscape elements based on the statistics of point-touch rate

1）普遍关注层级的景观要素分为自然观赏型和功能互动型。自然观赏型景观要素在冬季具有明显的形态变化，整体氛围表达由葱郁生机之感向雄威、刚劲和严肃之感转变，展示冬季景观苍劲、自然之美。功能互动型景观要素较少受到季节影响，多贴合教职工及师生的使用需要，融合功能性、科普性、观赏性等服务内容，使这类兼具多种功能的景观要素拥有更高的关注度。

2）一般关注层级的景观要素分为智慧体验型和特色展示型。智慧体验型景观要素可将智能工程技术与园林景观环境有效结合，利用智能信息、生态可持续管理等功能实现节约资源、降低管理成本等作用，但在冬季使用中具有一定时效性。特色展示型景观要素具有线条、形体、色彩和质地的差异，有特定的暗示功能，可成为向人们传递审美信息的媒介，使人心理产生不同的情感，引发不同的意境和反应[31]。

3）不易关注层级的景观要素分为景观衬托型和视觉隐蔽型。景观衬托型景观要素在景观组成中拥有较高的占比，但多与远景融合，或在色彩及形态表达上较为含蓄，主要起到场景衬托作用。视觉隐蔽型景观要素在空间中视觉占比较低，多依附于其他景观要素，起到功能补充或景观提升的作用，因自身的形态及位置排布具有一定隐蔽性，使得受访者对其关注较低。

4 景观要素与偏好相关性分析

4.1 景观要素占比与点触率相关性统计

利用SPSS 20.0软件对32组数据的景观要素占比与景观要素点触率进行正态性检验及双变量相关性分析，根据显著性进行3个层级的归纳分类，结合相关系数、语义分割景观要素实际占比及点触率对3个层级进行进一步的排列划分（表3）。

表3 景观要素占比与点触率相关性统计结果Tab. 3 Statistics of the correlation between element proportion and point-touch rate

在具有显著相关性的层级中（r＞0.30，p＜0.050），自然类要素、景观构筑物及景观墙的实际占比较大，该类要素可借用与建筑语言迥异的材料和形式缓解冬季建筑环境带来的压迫感与紧张感，并具有远观的轮廓差异及细看的纹理变化，在静止的画面中呈现出丰富的感官效果，可对受访者产生显著影响。普通种植池、其他、艺术装置、栏杆扶手及台阶实际占比较小，但多与简单直白的文字及图示语言相结合，例如溪山行旅中的普通种植池及台阶引用书法、诗歌、绘画等相关艺术形式，直接表达核心的景观语义，明确凸显了景观叙事的核心，具有极强的影响潜力[24]。

在具有一定相关性的层级中（r＞0.30，0.100＞p＞0.050），实际占比较大的天空、普通铺装及玻璃门窗构成的环境基底激发了环境整体的景观价值，玻璃门窗具有透明性与开放性的视觉特征，故有一定影响力。实际占比较小的要素中，栅格栏杆表现为“树”形结构的标识性符号，攀缘在建筑上且重复出现，例如星泉花园⑤及溪山行旅①④⑤⑦⑧所示（图1），与建筑关系密切，丰富了景观的主要视觉立面。装置类景观要素引入数字化信息、动态灯光效果以及互动实验性等内容，为自然语言及文化语言转译的载体，具有明显的艺术与生态含义。

无相关性层级中（p＞0.100）的景观要素不具备共性特点，却也因此易于叠加在不同的语境及景观要素之中，利用功能置入、感知强调以及视线引导等方式，丰富景观效果和行走体验，积极促进受访者与环境发生互动。例如钢板铺地、碎石铺地等生态铺装，隐蔽地嵌入种植池与地面的边缘，虽无法为整体景观环境带来颠覆性变化，却也利用色彩及质感的差异强化了铺装线条的形式感，强调了空间的导向性。

4.2 2类受访者景观偏好差异性分析

利用SPSS 20.0软件的计算变量功能，对2类受访者的景观要素点触率进行离差标准化处理，通过方差计算得出2类受访者关注要素内容差异（图6），利用Photoshop 2020中的记录测量工具计算热力聚合组团（图3中表现为红色），检验2类受访者关注内容的集中程度差异（图7）。

6 2类受访者景观要素偏好差异Differences in landscape element preference between the two types of respondents

7 样点照片热力聚合组团数量Number of heal clusters in sample site photos

未到访过实地的受访者易对实景照片中4～5个景观要素产生兴趣，导致点击结果相对分散，多注重景观要素颜色、材质及形态的差异，偏好具有显性信息传递的景观要素。例如互动装置可直接展示趣味性及娱乐性，易吸引受众参与到环境之中，而附属于建筑的要素可以利用平面和空间构成视觉错觉及光影、色彩变化，创造出具有特色的格调和气氛，向该类受访者传递了一种基本的审美情趣，建立一种具有强烈聚焦度和识别性的认知“纽带”。

到访过实地的受访者多点击照片内3～4个景观效果突出的要素，导致热力聚合组团数量较少，表现为对景观认知达成共识，更易敏锐地提取照片中最具特色或凝练了校园历史文化和场所特质的内容。这些暗含“场所精神”的景观要素成为一种“记忆符号”，促使受访者对其具有统一的认同感和归属感[32]，如人工喷泉与智慧装置，其中人工喷泉配合音乐及水雾效果，促使受访者与景观形成视觉、听觉与触觉的多感官互动，这类可与人互动的多样化趣味要素可以作为校园记忆的“叙述者”，成为受访者的记忆触媒。

5 结果与建议

本研究以北京林业大学内的4处冬季校园景观为研究对象，借助语义分割技术、实景照片点触式调研及点触热力分析的方法，对冬季景观要素占比、景观要素偏好及两者之间的相关性进行了研究，得出以下3点结果。1）受访者在实景照片点触过程中一定程度上受到景观要素实际占比影响，普遍关注可呈现冬季独特美感的自然观赏型与功能互动型的要素，一般关注受冬季影响而具有时效性的智慧装置、景观照明等具有智慧体验感及特色展示性的要素。2）除受景观要素实际占比影响，因冬季景观环境视觉通透度高，受访者倾向于点触具有明确形态差异，或直接利用文字信息表达景观核心语义的景观要素，而融于场景之中，形态抽象、功能复合的景观要素也在一定程度上影响点击率。3）未到访过实地的受访者更多关注互动装置以及附属于建筑的装饰性要素，对场景中的文字信息较为敏感，到访过实地的受访者则会更青睐于与科技工程相关的景观要素，聚焦于表达方式较为抽象的历史、文化内容。

因此在校园景观设计及更新过程中，可采取以下措施提升人们参与室外活动的意愿，增强受访者对场所的感知。1）平衡不同关注层级要素之间的关系，避免冬季景观单调。由于冬季温度低且日照时间短，导致树木凋零、视觉环境单调，因此应充分应用植物、水体和置石的组景营造具有冬季景观特色的自然生态空间，增加树池座椅、景观构筑物等兼具视觉效果和平衡体感的冬季功能性设施，弱化栏杆扶手及基础照明等要素的直观视觉表现，使之融入植物或装置之中，在保持功能性的同时减少其对视线焦点的干扰。2）采用具有要素影响力的景观要素设计方法，增强冬季景观趣味。由于冬季植物凋落使得硬质景观要素成为主导，因此应通过功能复合的方式让景观要素具有多重应用效益，并通过图示或文字说明的方式向公众提供可有效解读的要素信息，增加冬季景观的趣味性，营造具有识别性和感染力的空间和场所。3）兼顾受访者对景观要素认知的差异，强化冬季景观活力。由于冬季动植物较少、室外空间人流量较低，因此应在营造具有整体感的景观空间的同时，利用建筑立面的装饰性元素增强视觉效果，吸引未曾到访过该处的人群进入，使得冬季景观具有动态活力。同时，加强景观细节处理，融合科技手段，运用文化符号赋予校园景观事件性和叙事性，使校园景观具备能够激发好奇心和共同记忆的特质，强化到访过实地的受访者的场所认同感和归属感。

6 结论与展望

本研究将网页交互体验设计的调查、分析方法——点触热力分析与景观调研分析相融合，通过利用“更多图示语言、更少文字说明”的点触式调研方法简化景观评价流程，促使受访者在问卷调查过程中将答题焦点由“文字理解”转换为“图示感受”，从而减少受访者对于繁杂问卷的排斥心理以及对文字题目理解的偏差。同时将点触式调研结果与语义分割相结合，用可量化的分析方式确定景观要素占比、受访者景观要素偏好及两者之间的相关性，然后对定量结果进行定性研究和评价，最终构建了主客观联立的景观要素认知评价方法。相比于其他小样本问卷调查的评价方法，本研究提供了一种新的调研、评价范式，具有调研工具简单、调研过程易行的优势。实际上，点触热力分析不仅反映了受访者的视觉认知情况，还给予了受访者思考和回忆的时间，使受访者从期望与认同的角度下选出关注的景观要素内容。

此外，本研究为了控制影响景观认知的变量，尽可能避免了不同层级影响因素对研究的干扰，在时间、空间、使用人群及研究内容方面进行了限定，聚焦于学生及教职工群体对校园冬季景观要素的认知偏好。然而景观环境空间复杂多样，如果能截取不同场景、不同时间轴线上的景观片段，则更有可能溯源受访者对不同景观要素的认同机制。未来研究应针对不同类型的景观环境进行调查与研究，同时兼顾不同季节、不同景观要素构成，从多个视角探究不同类型受访者对环境的综合感知，进而为基于点触热力分析的景观认知研究提供更具说服力的依据。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

文中图表均由作者绘制，其中图1照片由作者于2021年12月拍摄。