智慧景观背景下物联网技术研究进展与展望.pdf
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1、邹尚恩,刘开鑫,孙晓辰,胡一可智慧景观背景下物联网技术研究进展与展望J风景园林,2023,30(8):64-71智慧景观背景下物联网技术研究进展与展望邹尚恩 刘开鑫 孙晓辰 胡一可*摘要:【目的】智慧景观旨在通过数据驱动将景观项目数字化、网络化、可视化。明确智能景观背景下物联网技术的相关研究进展,对促进景观项目的精准化和科学化具有重要意义。【方法】以“景观”“物联网”为主题,检索Web of Science(WoS)数据库20132022 年的相关英文文献,采用科学计量方法,利用 COOC13.4 及VOSviewer1.6.13 计量软件,对文献数量、作者、国家、期刊、关键词进行可视化知识图
2、谱分析。【结果】结果表明,物联网技术与景观项目周期密切相关,研究集中于勘察与测绘、规划设计、环境监测、信息管理四大方面。【结论】分析得出物联网技术的具体应用,能有效促进其在空间信息化、规划智能化、治理智慧化三大方面的发展,以期为今后景观项目周期中物联网技术的应用发展提供参考。关键词:风景园林;物联网;智慧景观;文献计量学;可视化分析基金项目:国家自然科学基金重点项目(编号 52038007);河北省水环境科学实验室绩效后补助经费项目(编号 21567631H)中图分类号:TU986文献标识码:A文章编号:1673-1530(2023)08-0064-08DOI:10.12409/j.fjyl.
3、202301020002收稿日期:2023-01-02修回日期:2023-06-13开放科学(资源服务)标识码(OSID)“物联网”(Internet of Things,IoT)指的是将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络1,其关键性应用技术包括识别事物的射频识别技术、感知事物的传感器技术、分析事物的智能技术、微缩事物的纳米技术2。根据 Gartner 在新兴技术成熟度曲线报告来看,2011 年物联网技术首次被列为值得关注的创新技术,2013 年调查显示有超过 50%的互联网连接都是“装置”连接3,2020 年物联网等技术开始和人工智能协同应用4。随着物联网技术的赋能,在深度
4、覆盖、海量连接、实时处理和智能计算等方面取得了进步5,能够收集多种数据并快速地进行智能化分析与反馈,连接物理空间与虚拟空间,从而为智慧景观提供有效的实施途径。智慧景观旨在通过数据驱动将景观项目数字化、网络化、可视化。通过物联网技术,在智慧景观中构建出动态变化且相互关联的“人与物”“物与物”网络环境,对接收的数据或信息执行决策6。信息空间与物理空间相融合,让景观之间、景观与人之间的信息能够高效交互2,促进景观项目的精准化和科学化7,因此智慧景观逐渐成为当前的研究热点。智慧景观是数字技术与风景园林结合的产物8。随着数字技术融入全尺度、全过程的风景园林规划设计中7,物联网技术与智慧景观的结合促进了“
5、跨学科、跨领域”技术方法的出现,能辅助建设广泛收集、快速处理与反馈、智能分析的信息网络平台,助力“全流程、精准化”的设计实践,提升了其在智慧景观行业的技术应用水平和未来发展趋势。目前,物联网技术的应用多集中于城市、建筑、交通及其他基础设施等方面,少有研究对智慧景观背景下的应用进行系统归纳与总结。因此,本研究以物联网技术为主题对近 10 年前沿英文文献进行分析,了解智慧景观背景下物联网技术的发展现状、研究热点和未来趋势,为中国相关领域研究提供参考。1 数据来源与研究方法1.1 数据来源研究数据来源于 Web of Science(WoS)核心合集数据库,检索时间范围为20132022 年,检索时
6、间为 2022 年 12 月。英文文献检索主题词为“TS=Internet of Things AND landscape”,语言类型为“English”,文献类型为“article”“review”,获得文献 641 篇,排除重复文献后获得 636 篇。随后利用 Co-occurrence13.4(COOC13.4)软件进行数据采集、清洗及同义词合并,以人工复筛来提升分析数据的准确性。最终以高频关键词进行筛选,对“Internet of Things(物联网)”“landscapearchitecture(风 景 园 林)”“smart garden(智慧园林)”“intelligent l
7、andscape(景观智能)”“landscape ecology(景 观 生 态)”“cultural landscape(文 化 景 观)”“urbanlandscape(城 市 景 观)”“digital landscape(数字景观)”“landscape planning(景观规划)”“stormwater management(雨水管理)”“landscape design(景 观 设 计)”“culturalheritage(文化遗产)”分别进行组合检索。筛除与研究主题概念相悖、相关性较低的文献,得出有效文献 57 篇。1.2 研究方法本研究侧重于总结物联网在景观领域内的主要研究
8、热点和新兴研究方向。采用COOC13.4 软件和 VOSviewer 1.6.13 软件对检索得到的 57 篇文献进行定量分析并绘制知识图谱,通过可视化分析,将智慧景观背景下物联网技术的国际研究现状、热点和前沿以图谱的形式呈现。首先,对文献近 10 年的相关研究进行可视化分析,阐明研究现状;其次,对文献的作者、期刊、国家以及关键词进行耦合网络分析、共现分析及聚类分析,探讨其研究热点;最后,通过突变检测算法(burst detection algorithm),预测其发展趋势。通过提取近 10 年来的前沿研究热点文献,采LandscapeArchitecture 2023/08Beijing L
9、andscape Architecture Journal Periodical Office Co.,Ltd.Published by Landscape Architecture Journal.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license.64用内容分析法对物联网技术在智慧景观中的应用进行了总结。2 研究结果分析2.1 文献年度分布分析根据文献年度分布数量,近 10 年的研究发展趋势向好,物联网技术在景观领域的研究引起了学界和业界的广泛关注和深入探讨:20132017 年处于萌芽阶段,总发文量为 4 篇;2018
10、 年进入平台期,与 2020 年发文数量均为7 篇;20212022 年达到近 10 年发文量的高峰,总发文量突破 50 篇,预计未来发文量会持续增加。2.2 耦合网络分析为了发掘内容高度一致的关键词关系,笔者利用耦合矩阵绘制混淆矩阵(ConfusionMatrix),分析关键词与作者、国家、期刊之间的研究内容相似度和潜在合作网络,对关键词网络联系强度进行定量研究。检索作者标准为关键词在作者群体中出现的频次至少为 2,最终有 9 位作者被计入。其中,作者合作关系强度最高的是 Liu Hailong(刘海龙)和 Zhou Huaiyu(周怀宇)(9),其次是 BarzalloBoris(巴尔扎洛
11、鲍里斯)、Huerta Monica(许尔塔莫里卡)和 Carrion Gabriela(卡里翁加布里埃拉)(7)。检索国家标准为关键词在国家中出现的频次至少为 2,最终有 10 个国家/地区被计入。其中,关联性最强的是中国和美国(12),其次是葡萄牙和西班牙与中国和马来西亚(6)。中国与英格兰、澳大利亚和意大利的关系分别为 4、3 和 2。检索期刊标准为关键词在期刊中出现的频次至少为 2,所计入的 6 份期刊中相互之间联系强度最大的期刊是 Complexity(复杂性)和Computational Intelligence and Neuroscience(计算智能和神经科学)(5)。可以得
12、出,以中国学者赵敬珠、刘海龙等为学术团队负责人的团队内部合作较密切,但两者团队间合作较少。另外,期刊类别以环境科学类为主,其次为生态类、计算机类和工程类等核心期刊。总体来看,利用物联网和智能技术对海量的感知信息进行计算和处理,为物联网技术应用于景观项目中的勘察测绘、规划设计、环境监测、信息管理提供了更为便捷、精确的技术手段(图 1)。2.3 关键词共现分析高频关键词能直观地体现物联网在智慧景观中的研究热点。合并同义词后,得到221 个关键词,出现频率前 29 位的关键词之间关系密切(图 2),其中“智慧城市”“景观规划”为研究热点。总体来看,物联网技术在智慧景观中的研究突出了研究的目标(智慧城
13、市、景观规划、智慧园林、智慧水管理、城市花园),强化了研究的手段(大数据、云计算、边缘计算、普适计算、机器学习、深度学习),深入了研究城市景观管理的问题(绩效评估、项目信息管理、在线监测、生态检测系统),是当今智慧景观中重要的研究课题。2.4 突变检测分析利用 COOC13.4 软件突变检测算法从文1 耦合网络分析Coupling network analysis2 关键词共现图Keyword co-occurrence map作者耦合网络1-11-21-3注:网格横向和纵向分别为同一描述对象的中英文。国家耦合网络期刊耦合网络1赵敬珠中国计算智能和神经科学Computational Intel
14、ligence and NeuroscienceInternational Journal of Sustainable Development And World EcologyWireless Communications&Mobile Computing无线通信和移动计算复杂性传感器风景园林前沿ComplexitySensorsLandscape Architecture Frontiers国际可持续发展与世界生态学杂志美国西班牙意大利厄瓜多尔澳大利亚葡萄牙印度马来西亚英格兰Zhao Jingzhu罗德里格斯安德烈斯巴尔扎洛鲍里斯卡里翁加布里埃拉周怀宇Zhou HuaiyuChinaUS
15、ASpainItalyEcuadorAustraliaPortugalIndiaMalaysiaEngland安汝An Ru奧尔米戈哈维尔许尔塔莫妮卡刘海龙Rodriguez AndresHormigo JavierBarzallo BorisHuerta MonicaCarrion GabrielaLiu Hailong101012016151151111111191211417151296301111100806040208642012012 27222213494623264711222611922101827212221732649111111662221662221227771227
16、7712277799992城市花园监控系统农业景观规划景观设计智慧园林管理大数据框架风景园林诺德姆库农业景观雨水管理罗拉模块智慧城市景观智慧水管理城市管理空缺分析数字景观在线监测智慧景观景观信息模型运营信息管理绩效评估生态检测系统物联网景观水文研究/Research65献的关键词中提取突变词(burst terms),检测关键词的趋势变化,从而深入挖掘智慧景观的前沿动态和未来发展方向。关键词突变图中列出了智慧景观背景下物联网技术在智慧景观中的十大突变词(图 3),图中橘色色块表示该术语突现持续的时间段。由此可见,2017 年以前的智慧景观研究没有突变词,说明研究处于萌芽期,学界的关注度低,研究
17、热点不明确;20172022 年,研究热点顺应景观“智慧化”趋势,开始向智慧园林、监控系统、城市管理、智能灌溉等领域发展。因此,利用物联网技术来实现景观智能化管理和指引景观规划设计,将成为未来智慧景观研究前沿和热点之一。3 物联网技术在智慧景观研究中的应用笔者通过梳理文献发现,物联网技术在景观项目周期中的勘察与测绘、规划设计、环境监测与信息管理四大方面起到了关键作用(图 4)。3.1 勘察与测绘物联网技术应用在勘察与测绘阶段的主要任务是通过各类传感器技术测量各类自然要素、人文现象和人工设施的分布、距离与角度并进行可视化表达9,如地形起伏度、植物生长状况和道路交通情况等,为规划和设计提供精准的数
18、据支持。相比传统的勘察与测绘方法,物联网技术在智能化勘察与测绘9应用中所得数据更具及时性10、准确性、全面性9。已有研究主要通过搭载多种类型的传感器,构建无线智能传感网络,协作感知、采集场地网络覆盖区域中的相关测绘信息。如LiDAR 点云技术和计算机视觉技术已较为成熟且便于操作,在景观与空间信息采集和记录研究中应用最为广泛11。目前,LiDAR 点云技术主要用于收集景观对象的数据、模拟景观中的物体(如建筑12、道路13、植物14和汽车15等),对景观的空间范围、组成要素等进行分类,构建景观空间信息记录模型(图 5)16,并与计算机视觉技术、虚拟现实技术等结合,增强对现实场景的沉浸式体验17。例
19、如,Li 等16研究了物联网背景下基于三维点云技术的乡村景观空间信息记录与保护,通过构建三维点云空间信息记录模型,实现对乡村景观空间信息的记录。Cai 等18运用倾斜航空摄影、三维激光扫描技术,在三维全景技术的帮助下,实现了庐山文化景观遗产地的数字化(图 6)。此外,计算机视觉技术可以捕获物体表面的信号,向研究人员提供标准直观的图像结果19。例如,Liu20通过视觉传感器扫描组织收集现场照片,结合红外分割和融合技术,对三维图像进行分析,建立公共空间景观模型。Kan 等19指出双目立体视觉传感器可以实时监控景观建设的全过程,提出可将传感器与社交网络、移动终端、生理监测设备相结合,应用于景观偏好的
20、研究中。3.2 规划设计在规划设计阶段,可以根据调研数据和人群需求,应用智能算法制定相应的景观方案,并利用物联网技术采集的实时数据进行建模和仿真,预测方案效果,对方案进行优化,提升方案的实用性和效果。基于物联网技术的智慧景观规划设计,能够明确规划范围及目标,对不合理的景观格局进行结构调整。例如,An21基于物联网边缘计算运用资源分配算法,对 A 市 20172019 年的生态景观结构数据进行分析和处理,提出了城市生态景观结构主体化方案,使 A 市的生物多样3 关键词突变图Keywords mutation map4 物联网技术在景观领域研究热点分布图Distribution of IoT re
21、search hotpots in the landscape field201320142015201620172018年份20192020202120223风景园林景观规划雨水管理诺德姆库物联网平台智慧园林监控系统智能灌溉城市花园城市管理景观设计勘察与测绘规划设计环境监测信息管理四大研究领域研究对象景观空间信息城市空间信息景观设计园林规划设计旅游景区规划城市设计景观信息监测城市信息监测滑坡监测水质监测城市管理智慧水管理花园管理智慧园林信息管理文章数量景观项目信息管理201320142015201620172018201920202021202211111111111111111111111
22、111111112222234444444LandscapeArchitecture 2023/0866性指数从 2019 年的 2.2 增加到 2021 年的 3.4,为物联网边缘计算技术在生态景观空间结构优化中的应用提供支持。然而,当前城镇生态景观规划治理模式的研究存在主观因素占比大、智能化程度低的问题。例如,Ying 等22提出了基于模糊优化算法的小城镇生态景观评价模型,协调栖息地质量和稀有度(habitatquality and rarity,HQR)三维规划模型相关的特征参数,通过对物联网传感器采集的景观二维图像的过零率、信号波形转换、滤波激励信号矢量计算 3 个方面的处理,明确了整
23、个城镇生态景观仿真设计系统的层次框架和层次从属关系,形成了该镇生态景观初步治理方案;然后对三维景观规划治理的仿真结果进行误差分析,分析不同类型物联网技术的应用效果,从而实现对城镇整体生态景观规划和治理质量的闭环评价。而另一些研究则发现物联网技术可以为智能优化算法提供数据支持,帮助其优化,使景观规划设计更加科学合理。Qin23从智能化技术入手,采用粒子群优化算法,对传统的农村景观设计模型进行改进,在现代乡村景观规划设计中增加智能照明与灌溉系统,结合传感器设备智能调节照明区域和强度以及灌溉喷洒的面积和范围,实现智能照明交互和灵活灌溉。结果表明,物联网技术结合粒子群优化算法的景观空间规划模型能够达成
24、数据的动态划分,自动生成景观建设格局,实现数量与空间的有机结合,为景观规划设计提供更加全面和精准的支持。总体而言,将物联网技术与景观相关理论和方法结合,提升了智慧景观规划设计的整体水平24。因此,在当前智慧景观的背景下,可利用智能化手段进行精准化规划25,借助物联网、大数据、人工智能等技术,为景观规划设计定量研究与科学评估提供理论基础和实践指导。3.3 环境监测景观项目往往涉及复杂的自然环境与人文社会背景,对其进行监测并保护可以减少项目建成后对立地环境的影响,防止景观水平指数的下降。相较于勘察与测绘阶段,环境监测更强调动态变化,也更需要结合物联网进行智能处理与反馈。物联网技术深度覆盖、海量连接
25、的特点和实时处理、智能计算的能力为景观建设的环境监测提供了可行的途径26-28。因此,如何实时监测场地中的自然生态学条件及其要素(如气候、地形地貌、水体、植被等),对景观建设具有重要影响29。基于物联网技术的环境监测通常以监测区域内具有特殊意义的动态变化为检测对象。已有研究多聚焦于特定区域中的森林、河道、山坡等场地,并结合物联网技术进行处理和分析,提取出环境中的有效数据。例如,Vidal-Espitia 等30基于云计算提出景观图像分割框架,专注于生物与非生物成分的分类,为监测和分析红树林地区的生态应用开发做出贡献。Wang 等31在城市河道景观中放置多参数水质分析仪,收集相关水质数据,构建了
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