基于数字化技术的少数民族村落空间-行为判别与生成研究——以四川桃坪羌寨为例

The construction of ethnic minority villages is one of the important steps in the new journey of building a socialist modernized country. However, some ethnic minority villages do not study the spatial form of their residence first in the development of tourism, which leads to the lost of their national and regional characteristics. This research focuses on spatial form study of Taoping Qiang Stockade Village in Sichuan Province and the interaction mechanism of “Space-Behavior” in minority villages. Firstly, the 3D Laser Scanning Technology is used to collect the spatial data of the site. The Space Syntax and Network Density Research Method is applied to quantitatively describe the geometrical features of the village space, so as to establish the Spatial Morphological Information Database of Taoping Qiang Stockade Village. Then a virtual reality experimental platform is built in order to take the record of experimenters’ the behavioral trajectory, mode, perception and other characteristics in VR environment, and a database of user behavior information is established for Taoping Qiang Stockade Village. Finally, based on the data, Generative Adversarial Network is trained to intelligently discriminate and automatically generate the design of the Taoping Qiang Stockade Village space, which will provide theoretical basis and practical method for the future expansion of the database and Artificial Intelligence planning and design.

少数民族村落的建设是全面建设社会主义现代化国家新征程的重要步骤之一，但当前部分少数民族村落却在旅游开发中，并未首先对其居住的空间形式进行细致研究，在程式化的建设中失去了民族和地域特色。本研究以四川桃坪羌寨为例，研究其少数民族村落中“空间-行为”的相互作用机制；使用三维激光扫描技术采集场地空间数据，用空间句法和网络密度研究法对村落空间几何形态特征进行量化描述，建立桃坪羌寨村落空间形态信息数据库；利用VR技术搭建使用者行为研究虚拟现实实验平台，记录实验者的在虚拟现实空间里的行为轨迹、方式、感知等特征信息，建立桃坪羌寨使用者行为信息数据库。最后，通过人工智能GAN技术深度模型训练，构建AI景观数据库中的传统羌寨村落空间-行为模块，最终实现对羌族村落空间的智能判别检验与自动生成设计，为今后景观大数据库模块扩展研究与更为科学高效的人工智能规划设计提供理论依据与实践方法。

本项目在2020-2022年期间，以桃坪羌寨建筑遗产与聚落空间形态的保护与修复为核心目标，使用无人机倾斜摄影与三维激光扫描技术进行了场地建筑与村寨空间的精细测量，同时运用空间句法与数理分析多种量化手段，把握其整体空间结构的形式和空间秩序的内在规律，并结合多类数据全面解析了空间及色彩特征。基于Dp-modeler、Lidar 360、Skectchup、Enscape等多款VR平台进行村落场景构建，建立桃坪羌寨使用者感知与行为信息数据库，构建景观大数据库信息采集的虚拟现实实验平台，研究了多种可视化方式的使用者行为感知的差异数据及其关系。应用RandLA-Net，PointNet++， KPConv三种深度学习算法对大场景语义进行了精确识别，设计多种实验并评估多种分割算法的性能，最终实现了对羌族村落空间的智能判别检验，探究了深度学习技术结合点云在文化遗产保护的可行性。. 本项目以风景园林学科的切入点，站在多跨界交叉学科的视角来探究空间-行为的相互作用机制；通过将数字化技术与风景园林专业的研究方法相结合，以科学定量方式研究其空间与行为相互作用机制。梳理了村落空间从三维激光扫描高精度无损信息数据采集、分析，利用虚拟现实技术将点云模型构建整体结构的空间形态，最终建立空间形态信息数据库的方法，完善了风景遗产量化的保存研究方法。研究通过空间大数据分析和多种人工智能技术对比研究，发现了与现实空间感知差异最小化的行为感知研究虚拟现实实验平台构建技术，实现了人工智能技术在园林中的智能自动判别分析，推动风景园林参数化设计与信息化管理的发展。研究结果可以应用与风景区、传统园林，提供寻路、监控、保护、管理功能；为传统园林展示、园林设计方案，建立空间形态信息数据库与多维展示平台的应用范式。