深度學習技術在城市農園景觀中的應用研究

摘要：深度學習技術在圖像與圖形數據處理中的廣泛應用，為風景園林研究的大樣本數據獲取、分析、預測，以及景觀設計圖的快速生成提供了新的解決思路與有效途徑。文章以城市農園景觀設計為研究對象，探究深度學習技術在城市農園景觀設計中的應用途徑，分別從圖像識別、圖像生成兩個方面出發，強調深度學習技術通過處理城市農園景觀圖像與圖形，在分析場所空間環境、自動生成景觀表現圖、快速智能化建模、農園蔬菜種類識別等方面發揮著巨大的作用，將其應用于城市農園景觀設計領域，能夠有效推動農園景觀智慧化發展。

關鍵詞：深度學習；城市農園；景觀設計；人工智能

中圖分類號：TU986 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）21-00-03

1 研究背景

我國城鎮化進程的加速擴大了城市空間規模，目前我國城市數量已由1960年的199個增長至現在的672個［1］。城鎮化率的急速提升與人口的空間集聚效應在驅動社會經濟轉型的同時，也引發了各種典型的城市系統性問題。隨著社會矛盾加劇、食品安全問題頻現與人居環境退化，此類結構性障礙對中國城市可持續發展形成顯著制約。在應對城市生態發展問題時，城市農園不僅能夠增進居民之間的交流，確保當地的飲食安全，為人們營造休閑氛圍，也為社會帶來了豐厚的經濟回報。

城市農園的營建并非簡單的種植作業，而是涵蓋策劃、營建、運維等環節的全周期管理過程。實踐過程中需平衡政府機構、參與主體、非參與居民及管理方等多元利益訴求，同時系統協調多維現實矛盾。其中，空間維護與設施更新構成復合型挑戰，并且城市諸多農園景觀的維護與建造是一個比較復雜的問題。針對城市農園建設現狀及發展瓶頸，亟須構建科學的發展策略體系，合理利用人工智能視域下的深度學習技術進行輔助設計與實施，為農園發展建設提供科學參考成為當務之急。

2 概念界定

2.1 人工智能與深度學習

人工智能概念于20世紀50年代被提出，它旨在利用計算機算法模擬人類的智能，從而開發出更加先進的技術。這一領域涉及多個不同的分支，而機器學習則是其中最重要的技術之一（見圖1）。作為人工智能領域的突破性進展，深度學習方法在圖像處理領域展現出顯著技術優勢?；陲L景園林領域圖像數據的特征分類，本研究通過圖像識別與生成的雙重技術路徑，構建智能化處理框架。通過特征解碼機制實現空間信息提取、方案自動生成及關聯性預測等多維度處理，該技術體系能夠為城市農園全生命周期研究提供科學量化支持。

2.2 深度學習與城市農園景觀的關系

城市農園景觀研究的演進過程實證分析顯示，其場地解析、方案設計及效果評估等階段均呈現出顯著的圖像依賴性，典型數據載體包括設計表現圖與景象圖等。特別值得注意的是，這些圖像數據蘊含多維隱性空間信息，可作為定量分析與模型構建的基礎數據源，能夠有效解決傳統數據處理的復雜性問題，并顯著提升研究的科學性與實證效度。因此，圖像解析技術能夠為城市農園景觀規劃設計與科學研究提供方法論支撐。

城市農園景觀由高維度復合型圖像與圖形構成，深度學習作為具有多層感知架構的網絡模型，能夠挖掘圖像數據的潛在規律與深層特征，具備智能化數據解析與運算能力，其技術體系整合卷積神經網絡（CNN）、生成對抗網絡（GAN）等核心算法?；诰坝^圖像數據的類型學特征，通過識別－生成雙模技術框架實現分類處理，能夠顯著提升研究方法的科學效度與結果可靠性，從而為城市農園景觀的可持續發展提供技術支撐。

3 城市農園景觀設計的困境

城市農業形態有悠久的歷史，考古證據顯示，古希臘羅馬時期的貴族宅邸已配置Atrium（中庭）與Peristylium（周柱中庭）等種植空間。近現代演進歷程顯示，其形態發生范式轉型，實現與城市空間的有機融合，歷經生存保障期（1900—1950年）、功能拓展期（1951—2000年）、品質提升期（2001年至今）的演進，逐步形成符合技術標準的規范化管理框架。值得關注的是，該領域公眾參與度顯著高于傳統社區項目。

相較而言，我國城市農園發展起步較晚，歷經20余年探索仍處于初級階段，在實踐層面呈現出概念界定模糊、模式趨同化及景觀辨識度不足等問題。學術研究呈現多維度探索特征，但現有成果主要集中于開發模式解析，亟待深化理論建構與實踐應用研究。整體表現為缺乏對城市農園景觀綜合性的研究；城市農園景觀發展緩慢；缺乏有效的農園管理機制、有效的農園養護機制與科學的景觀規劃設計，缺乏景觀設計創新性，發展模式單一。

城市農園需在有限用地中平衡農業生產、生態服務與公共活動功能，但在現實操作中常陷入土地權屬、功能配比的失衡等問題。城市存量用地往往涉及多元主體權益，如社區閑置地塊可能同時歸屬物業、業主或市政部門。設計團隊提出的立體種植、屋頂農場等方案，常因產權糾紛被迫擱置。某些項目甚至因居民反對拆除原有綠化帶，陷入“要農田還是保綠地”的爭議。農業生產需要連續性土地，但市民活動空間、基礎設施通道等必然分割種植區域。部分項目為追求視覺美觀，過度設計步道與景觀小品，導致實際種植面積不足；另一些則因強調產量而忽視休憩功能，最終淪為“城市菜地”，失去公共空間吸引力，這些困境將進一步阻礙城市農園的可持續發展。

工業遺留用地常存在污染問題，簡單覆蓋種植土雖能短期見效，卻可能切斷自然水文循環。而無土栽培雖規避了土壤問題，但依賴持續能源供給的滴灌系統，反而加劇了生態負擔。城市農園中傳粉昆蟲、微生物群落等生態要素難以自然存續。設計師嘗試引入人工蜂箱或益蟲，卻引發居民對安全的擔憂。這種“人造自然”的脆弱性，暴露出城市農業生態系統的先天不足。景觀設計師注重空間美學與生態價值，而社區居民更關心作物產量與使用便利。曾有項目設計師堅持曲線田埂造型，導致耕種工具無法進入，引發實用性質疑。這種專業理想與現實需求的錯位，反映出設計邏輯的單一性。在農園設計方面，老年群體偏好傳統耕種方式，年輕群體則期待智能灌溉、植物識別等技術的應用。一些社區為兼顧兩者購置昂貴設備，反而因操作復雜降低了使用效率。不同世代對“田園生活”的想象差異，增加了設計整合難度。

4 深度學習在城市農園景觀中的主要應用領域

4.1 圖像識別

深度學習可以用于分析遙感圖像和無人機拍攝的圖像，以識別和分類不同的農作物、監測作物生長狀況和病蟲害情況。例如，通過深度學習算法準確地觀察和檢測橄欖樹的物候響應，這對病蟲害綜合治理（IPM）至關重要。

大數據技術的快速發展推動多源數據融合應用，其海量數據處理的能力能夠克服傳統方法的局限。該技術革新能夠有效拓展城市農園景觀研究維度，同時提升實證研究效度。而景象圖、遙感影像圖、點云數據圖的運用，從不同視角對景觀環境進行了描述，為分析人群活動及物質空間奠定了重要的數據基礎，從而有效支持空間環境的定性與定量研究［2］?；诖笠幠D像樣本的迭代學習，深度學習方法可實現圖像特征提取與語義分割，能夠有效處理城市農園中多因素交織的復雜空間問題，包括場所特征量化、環境感知評估、地物分類識別及空間環境解析。技術實現層面采用批量訓練策略（每批5張樣本），通過損失函數（Loss）與像素級準確率（Acc）的雙重驗證機制評估模型性能，其中準確率指標通過像素級比對統計正確分類比例，確保預測結果的可靠性。準確率（Acc）公式如下：

圖像識別技術顯著提升空間環境解析能力，其技術路徑涵蓋二維景象解析、遙感影像分類及三維點云特征提取。基于多級聯分層模型的研究范式，通過多尺度空間量化方法解譯景觀認知特征與行為模式，構建智能化的信息分類體系。這一技術框架將隱性空間規律轉化為顯性決策依據，為城市農園景觀規劃決策提供數據驅動支持。

4.2 圖像生成

深度學習在圖像識別和圖像生成方面表現優異，它能夠從大量的數據中提取出關鍵特征，并將其轉換為可用于圖像處理的模型，從而更準確地捕捉和描述圖像中的細節。此外，該項技術還可以幫助人們更好地理解觀測數據中的統計規律，從而更快地將其轉換為更接近真實的圖像?，F階段深度學習技術在城市農園景觀研究領域的技術應用，主要聚焦于二維景觀圖示、人群行為熱力圖及三維場景建模的生成。據相關文獻統計（2020—2023），這三類生成任務分別占比62%、28%、10%，構成當前技術應用的核心方向。

深度學習中的圖像生成技術可以為城市農園景觀的規劃設計提供智能化技術支撐?；诙嘣磾祿诤戏治?，算法模型在參數約束框架下，通過迭代優化實現目標趨近，自主解析要素關聯性、空間拓撲及功能配置等組構規律。該技術體系可系統解譯復雜結構特征與動態演變機制，最終輸出優化方案解集并生成三維參數化模型，從而更好地幫助城市農園景觀設計師快速生成設計方案。

4.3 圖形預測

時空變量的多維耦合效應引發新的研究熱點，針對城市農園公共空間可達性評估及使用者行為偏好預測的研究需求顯著增加。傳統方法（如統計分析、模糊聚類）難以有效揭示內在驅動機制及預測演變趨勢，而深度學習技術具備處理復雜非線性關系的技術優勢，能夠更好地幫助設計者了解農園參與者的偏好，從而設計出更加符合大眾需求的農園景觀。

深度學習基于智能推理與并行計算的技術優勢，綜合考量交通、生態、行為及社會等多維度因子，完成多情景的景觀系統模擬，有效處理系統內的非線性關系?；趫D神經網絡技術框架，整合時序分析與非物質屬性研究，開發高精度時空特征聚合模型。利用大規模的樣本訓練解析數據層級特征，模型可揭示物質與非物質的時空交互規律，從而實現農園景觀可達性、行為模式及格局演變的動態預測，為農園景觀的建設與可持續發展提供保障。

引入深度學習技術，可以更加精準地識別遙感圖像中的語義特征。這種技術不僅可以替代人類的腦力勞動［3］，而且能夠快速、高效地識別城市農業景觀，有利于城市農園景觀的建設與發展。

5 結語

本研究立足于中國城鎮化進程中衍生的“城市病”治理需求，聚焦城市農園景觀設計的科學化路徑，系統探討了深度學習技術在其規劃、建設與管理中的理論價值與實踐潛力。通過對城市農園景觀發展困境與技術應用場景的交叉分析，論證了人工智能視域下深度學習技術對突破傳統設計方法局限、提升景觀規劃科學性的重要作用，深度學習技術通過圖像識別、生成與圖形預測三大核心領域深度介入城市農園景觀全生命周期，為城市農園景觀可持續發展提供支撐。

本研究雖然創新性地構建了深度學習與城市農園景觀設計的跨學科應用框架，但技術落地的普適性仍需進一步驗證。未來研究可結合具體城市尺度案例，深化多模態數據融合算法優化，并探索人機協同設計模式下公眾參與機制的適應性調整，以推動技術工具與社會價值有機統一。

參考文獻：

［1］ 國家統計局.城鎮化水平不斷提升城市發展闊步前進：新中國成立70周年經濟社會發展成就系列報告之十七［EB/OL］.國家統計局，（2019-08-15）［2024-10-10］. http：//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201908/t20190815_1691416.html.

［2］ 張帆，劉瑜.街景影像：基于人工智能的方法與應用［J］.遙感學報，2021，25（5）：1043-1054.

［3］ 盧宏濤，張秦川.深度卷積神經網絡在計算機視覺中的應用研究綜述［J］.數據采集與處理，2016，31（1）：1-17.

作者簡介：姚秋秋 （1996—） ，女，研究方向：景觀設計；吳曉晴 （1998—） ，女，研究方向：視覺傳達設計；鄒淑珍 （1968—） ，女，博士，教授，系本文通訊作者，研究方向：景觀園林。