植物色彩量化方法研究

陸子婧 王錦 張喆刁秀麗 王鈺 林文月

（西南林業大學園林園藝學院，云南昆明 650224）

色彩在植物景觀中最容易受到人的視覺感知，在植物配置中色彩具有高辨識度、鮮明直觀的視覺感受。不同的色彩配比給人們帶來不同的心理和生理變化，對景觀環境的觀賞價值有著直接影響[1-2]。色彩是一種客觀物質，在現實中的存在不會因個體差異的感知而有所變化。植物色彩要素主要受環境影響，具有動態性和多樣性的變化特征。目前對于不同尺度、不同地理環境、不同季相的植物景觀構建尚無完整統一的針對性理論和方法指導。因此，以計算機軟件為主對植物色彩進行量化研究具有重要的現實意義。植物色彩量化研究，即通過客觀的定量技術研究，對比不同情況的植物色彩構成數據，對大眾喜愛的景觀植物色彩配置構成形式進行總結分析。

本文總結了不同植物色彩量化技術，探究了相關領域的未來研究趨勢，以引導未來風景園林中的植物景觀設計趨于科學化，擺脫主體對色彩的主觀認識差異，提高景觀植物色彩設計的效率和可行性，以期為植物景觀色彩規劃設計提供參考。

1 研究趨勢

外文文獻來自webofscience的SCIE數據庫，以關鍵詞 "plant color" or "forest color" or "community color" and "quantification" 檢索時間跨度為 30年（1990—2020年）的文獻；中文文獻獲取自中國知網CNKI數據庫，以“植物色彩”或者“森林色彩”或者“群落色彩”和“量化”為關鍵詞進行檢索。從圖1可以看出，國外自1990年已有相關研究，2000年以后發表的文獻數量逐漸增加，我國自2005年后相關研究明顯增多。由此可見，國內外學術界對植物色彩量化的重視程度日益加深。

從研究廣度上看，國內外學者對單一季節植物個體色彩變化特征量化研究逐步轉向多個季節植物群體色彩組合變化特征量化研究。也有部分學者針對環境差異探究了不同樣地植物色彩變化特征[3]，以及不同林分結構對植物色彩表現的影響等[4]。研究人員通過提取植物的色相、明度、純度等色彩學指標，并且結合景觀生態學中的色彩斑塊形狀、色彩斑塊數量和多樣性等指數，綜合分析自然植物的色彩變化特征。從研究深度上看，近些年來有學者運用計算機軟件輔助量化植物色彩特征指標，探究不同植物色彩表現組合以及植物群體、整體色彩斑塊組成格局之間的關系。有學者將植物色彩特征指標與人體生理心理指標[5-7]相結合，進行問卷調查[8]，通過數理計算方法分析得出不同人群對不同類型植物色彩景觀的響應關系。

2 研究熱點

在CNKI檢索1996—2020年關于植物色彩研究的文獻，將其導入 CiteSpace（5.7.R1），在 CiteSpace中設置節點為關鍵詞并且可視化出關鍵詞共現圖（圖2）。圖中的節點越大表示該關鍵詞出現頻次越多。通過分析可以看出，目前研究熱點集中在植物色彩的配置和應用上，而對植物色彩量化方面的研究還比較少見，關于計算機輔助量化方面的應用也比較少。

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進一步研究植物色彩關系的基礎，目前使用較多的方法主要有3種，分別是視覺直觀取色、標準比色卡對比取色和色彩數字化檢測儀器取色。一是視覺直觀取色。研究者根據自身對色彩的直觀感受，對色彩的色相特征進行直接簡單的色彩識別和文字定義[9]。已有學者在植物的普遍色彩研究中將某一種顏色劃分為不同層次，探究不同層次顏色的代表性植物在植物造景中給公眾帶來的心理感受以及園林觀賞價值。該類方法屬于定性研究方法，在對色彩的其他屬性做出詳細的描述和分類方面略顯不足。二是標準比色卡對比取色。利用比色卡與所要采集的植物顏色進行對比，記錄與被采集的植物顏色最相近的比色卡編號[10]。常用的比色卡有2種。第一種是英國RHS植物比色卡。有學者利用比色卡提取植物葉色季相變化特征，通過量化分析得出植物景觀的最佳配置方案。鄭瑤[11]、邵娟[12]運用RHS比色卡提取了城市秋季常見園林植物色彩，對園林植物的色彩構成進行定量分析，探究出優質植物組合的色彩配比方案，為地區系統性植物色彩研究提供了參考。第二種是瑞典NCS比色卡。在植物色彩研究方面，李偲[13]、楊敏娣[14]、曾范星[15]通過NCS比色卡對城市常用園林植物進行色彩采集，記錄了不同時期植物的NCS色彩值，從定性和定量的角度為城市季相色彩設計提供了系統的理論依據支撐。總體來看，標準比色卡對比取色適用于近距離、小尺度、單體的植物色彩采集，能精確描述與植物本身相近的色彩值。人眼對色彩辨識的敏感度不同，且人眼在色彩識別中存在一定的主觀性，因而要求檢測人員要有較好的色彩感。同時，該種采集方法容易受周圍光線、天氣等因素的干擾，對采集數據的準確性有影響。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顯不足。另外，比色卡的色彩模式適合于紙張的色彩表現，其采集的色彩數據難以用于計算機量化分析，在與計算機量化為主的色彩模式轉換過程中會導致一定的差異，最終通過轉換提取到的色彩數據相對于原來的實際植物色彩信息具有一定的差別。三是色彩數字化檢測儀器取色。主要采用便攜式測色儀，在植物色彩研究領域運用較多的是pantone測色儀、NCS測色儀。測色儀代替了人眼作為識別媒介，排除不同人在視覺評估中的審美差異。測色儀在植物色彩研究中通常結合標準比色卡一起使用，能夠在短時間內對大量單一植物進行精準取色。莊梅梅[16]通過結合比色卡和分光測色儀采集了植物群落色彩，分析了其色彩特征，為樹種配置提供了理論指導。需要表明的是，測色儀主要適用于近距離的局部植物色彩采集，儀器性能的差異和周圍光線環境的客觀因素對色彩數據采集的準確性有影響，需要多次采集，以提高數據準確性。

3.2 植物色彩綜合量化方法

植物色彩綜合量化方法主要用于探究植物色彩構成關系。色彩構成是景觀規劃設計中不可缺少的一部分，色彩構成設計的好壞在很大程度上影響著整體設計成果的觀賞感受[17-18]。在以往的植物景觀規劃設計中，部分設計者通常根據自身經驗和審美偏好去搭配和組合植物色彩，缺少科學、系統、針對性的理論來指導規劃設計實踐。對植物景觀色彩配比方案的設計和觀賞質量之間的影響研究較多地停留在理論階段，并未形成系統的實踐指導方案。植物色彩綜合量化方法步驟如圖3所示。

3.2.1 數碼相機采樣的技術要求。數碼相機取色具有便捷易行的特點，結合圖像處理軟件提取色彩信息是目前使用最多的一種取色方法。數碼相機能夠在短時間內快速采集到較大面積的植物整體色彩，并且圖片可以轉換為不同的色彩空間模式，方便進行色彩量化分析[19]。數碼相機采集到的色彩數據相對粗略，適合于對色彩要求精確度不高的分析使用。其缺點是容易受到天氣、光線、視角、視距、空氣能見度等因素的干擾，不同相機性能和拍攝設置參數的差異性也會帶來不同的色彩顯示。因此，為了保證不同景觀之間的可比性，需要按照統一的拍攝規范進行照片采集。數碼相機記錄植物群體照片要點：①在順光條件下，不使用閃光燈；②在晴朗的天氣拍攝，時間為上午 9：00—12：00、下午 2：00—5：00；③使用相同拍攝設備，保證相同的拍攝角度和位置，橫向拍攝；④鏡頭位置與雙眼齊高，與坡面平行；⑤避開非林景觀因素。

3.2.2 照片色彩量化方式。照片色彩量化主要借助計算機軟件對相關數據進行提取和分析處理。國內外學者在對植物色彩的研究中主要有2種通過計算機軟件輔助量化的方式[20]。第一種方式是通過Color Impact軟件進行植物色彩量化[21]。在植物色彩量化研究方面，目前學者們通過運用Color Impact軟件提取樣地照片主要色彩構成，研究其與景觀質量之間的關系，構建科學的植物色彩配置方案，以科學指導實踐應用。陳小燕等[22]、陳嘉婧等[23]、王晉華[24]通過該軟件提取并分析了園林植物葉色，建立了可以應用于園林綠化的園林植物色彩配置模型，為園林植物色彩配置的應用和植物景觀質量的提升提供了參考。第二種方式是通過計算機軟件平臺自擬程序處理圖像的色彩信息，可以應用于植物色彩量化處理的軟件有 Matlab、R、Python。 已有學者利用 Matlab[25]提取北京地區常用秋色葉樹種單個植株的不同變色階段的顏色直方圖，統計各色相占比數據，分析了變色時期色彩變化，總結不同色系秋色葉樹種變色規律。另外，還有學者運用R語言對園林植物季相色彩特征信息進行提取，得到植物的各色彩屬性值與時間變化之間的關系，通過分析得出植物色彩季相變化特征，以進一步探索受大眾認可的植物景觀色彩構成形式[26]。該種方法提取圖像色彩信息方便快捷，適合于樣本量比較大、試驗步驟重復比較多的植物色彩量化研究。還有學者[27-28]在森林色彩研究中運用Python解譯圖片像素點的色彩信息，從色彩組成和比例關系的角度探究秋季景觀整體色彩與美景度之間的關系。

總體來看，樹種和群落色彩的搭配需要深入探究其對景觀質量的影響，分析不同季節不同植物色彩季相動態變化特征，從定性和定量角度出發并結合計算機軟件輔助，以更科學、便捷的方法探究并完善植物群體景觀色彩構成模式。

3.3 植物群落色彩空間格局量化

在森林色彩斑塊空間布局與美景度之間的關系研究中，色彩斑塊比例、色彩斑塊多樣性指數與美景度值之間存在顯著或極顯著的正相關關系。由于地域、季相等客觀因素的差異，在針對不同季相、不同尺度林內外景觀美景度評價中，大量樣本數據處理為研究帶來難度。目前對于色彩斑塊的提取與劃分方法尚無統一標準，樣本處理存在一定程度的主觀性和誤差，影響最終研究結果的可信度，同時面對大量的樣本圖片色彩的識別和解譯存在人工處理耗時耗力的缺點。因此，在森林群落美景度分析評價研究中對色彩斑塊因子的量化分析成為一個日益重要的研究內容。

植物群落色彩空間格局量化首先通過數碼相機采集樣地照片，進一步篩選出具有代表性的樣地植物景觀照片，將照片導入Photoshop去除天空后通過目視解譯景觀要素進行斑塊劃分，斑塊劃分有多個軟件可以實現操作，步驟如圖4所示。

Arcgis軟件提取斑塊首先是將預處理過的照片導入軟件，其次創建shp圖形文件，設置完勾畫線條的樣式后進行色彩斑塊勾畫，然后將所得的矢量數據轉換為柵格數據，最后通過Fragstats計算色彩空間格局的相關指數。森林植物景觀視覺尺度主要分為2類。一類是林內景觀色彩特征研究方面[29-31]。已有學者利用Arcgis軟件提取林內色彩斑塊，分析林內景觀照片的色彩斑塊變化特征及規律，以探究其對不同類型風景林林內景觀質量的影響。另一類是林外景觀色彩特征研究方面[32-35]。一些學者通過Arcgis軟件劃分森林色彩斑塊，以樹種和樹冠顏色作為區分斑塊的依據，分析不同樹冠面特點的色彩斑塊空間布局對林外景觀美景度質量的影響。另外，Arcgis還具有重分類功能，能夠自動識別斑塊并且加以分類，將人眼無法識別的細小斑塊進行消除融合，在一定程度上提高了色彩斑塊空間格局指數計算的精確程度，而自動識別斑塊空間結構也比人眼識別斑塊和手動勾畫斑塊更精確、高效。已有學者[36]通過該種方法提取了景觀林色彩空間格局數據，分析了森林群落色彩結構對景觀美學質量的影響。

利用Photoshop提取斑塊，首先運用濾鏡中的馬賽克命令，選擇適合的像素單位，將原有圖像處理成不同顏色模糊分類之后的圖片，以色相作為主要劃分依據，通過統計像素格面積的方法得出不同顏色在整個圖片中的比例關系。在相關的研究中，有學者利用該種方法提取了景觀林色彩斑塊格局數據[37]，探究了影響森林景觀美景度的主要影響因子，為景觀林的色彩林相營造提供了具有參考價值的科學依據。

AutoCAD劃分色彩斑塊，首先將圖片以光柵圖像的形式導入軟件，同樣以色相為主要劃分依據，對各類型植物色塊進行勾畫，計算各閉合形狀面積即色彩斑塊面積。在類似研究中，已有學者[12]通過該種方法對秋季優質景觀植物群落進行定量色彩分析，得出受大眾歡迎的植物群落色彩配色方案。另外，還有學者[38]通過Photoshop與AutoCAD結合運用的方式量化處理了南京地區景觀色彩構成數據，以探究景觀色彩環境的營造。

總的來說，在植物群落色彩量化研究中，對色彩斑塊的劃分以目視解譯和手動劃分為主，根據拍攝的高清圖片中明顯的不同顏色物體進行分類，以色相差異為劃分標準，對林木樹冠、枯枝和地被中有明顯裸露的非植物體進行勾畫，植物色彩斑塊的識別和分割結果的好壞在很大程度上影響了色彩斑塊空間關系的計算。

4 研究存在的不足

國內外對植物色彩量化的研究已經開展了較長時間，不管是植物個體色彩研究還是植物群落色彩研究都有了從定性到定量的轉變。但是，目前這一領域的研究仍然沒有形成一個完整的、系統的理論來指導相關實踐。總結近年國內外學者相關研究，仍然有幾個不足之處。一是研究內容方面。由于樣地的多樣性和復雜性，不同環境造成了各地植物群落差異，目前研究多集中在某個區域小尺度的單一植物群落類型和單一季相景觀上。一般來說，在實地調研階段容易受天氣等外界因素影響，其次試驗在項目的規模、資金、時間等方面受到一定限制，這也是目前研究受限的主要原因。二是研究方法方面。目前對于植物色彩的取樣缺乏統一標準，不同取色方法所提取到的色彩空間模式具有差異性，不利于研究結果之間的對比。三是研究技術方面。以往的學者在植物群落色彩空間格局的研究中，通過目視解譯和手動勾畫色彩斑塊，仍然會損失一些人眼無法識別的色彩數據。

5 展望

通過總結現有相關研究和存在的問題發現，植物色彩量化可加強以下幾方面研究。一是今后對于多地域、多尺度、多類型自然植物群落、全季相的植物色彩量化研究還有待進一步深入，系統對比不同類型植物景觀在一定程度上能提高后續對植物景觀色彩評價的準確性和適用性，構建一個綜合評價系統，以便更好地提出植物景觀經營策略。二是植物色彩量化過程需要一個統一的標準色彩系統，以便更好地識別和提取色彩要素數據并將其應用到植物色彩景觀評價中。同時，在取色過程中可以綜合運用設備，減少單一取色方法帶來的誤差。另外，在不同類型的景觀上也可以使用具有針對性的圖像取樣方法。例如，面對山地植物景觀使用無人機拍攝圖像以提供不同觀察視角，提高該類植物景觀評價的準確性。三是圖像數字技術的快速發展為解決目前這方面研究中存在的問題帶來了可能，未來可以通過數字圖像識別和分割程序在計算機中自動識別和分類色彩斑塊，能夠更精準、便捷地計算中尺度、大尺度的植物整體色彩空間格局指數，提高研究效率和研究結果的可信度。