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城鎮河岸帶植物色彩對視覺疲勞的影響

發布時間:2022-01-19 10:48所屬分類:城市規劃加入收藏

摘要:文章以潮白河為研究對象,選取完全人工與半自然2種類型河岸帶的河段,在河段左右岸各設置直線距離1 km長的樣段,利用無人機在夏季和秋季進行拍攝取樣,共計提取168個圖像樣本。通

  摘要:文章以潮白河為研究對象,選取完全人工與半自然2種類型河岸帶的河段,在河段左右岸各設置直線距離1 km長的樣段,利用無人機在夏季和秋季進行拍攝取樣,共計提取168個圖像樣本。通過眼動儀獲取樣本的眼動數據、視覺吸引點位置,選擇瞳孔直徑(Pupil diameter, PD)和注視點總個數(Fixation points, FP)指標衡量視覺疲勞;定義顏色種類分類區間,對樣本進行色彩解析,共計得到4個色系154 401個色彩斑塊;以各色系總面積A、數量N及其與視覺吸引點的平均歐式距離HD構建組成變量,按照“各色系組成變量→視覺疲勞”的概念關系進行結構方程模型(Structural equation modeling, SEM)分析。結果表明:1)瞳孔直徑對城鎮河岸帶植物景觀橙色系斑塊的響應明顯,隨著橙色系整體作用增強,瞳孔直徑增大,人眼的視覺疲勞增加;而注視點總數對黃色系、黃綠色系、綠色系斑塊響應明顯,隨著黃色系、黃綠色系、綠色系整體作用增強,注視點總個數顯著增加,視覺疲勞能夠得到緩解。2)城鎮河岸植物景觀橙色系斑塊、綠色系斑塊面積增加,黃色系、黃綠色系斑塊面積減少,以及橙色系、黃色系、黃綠色系斑塊數量的增加和綠色系斑塊數量的減少能夠緩解人眼的視覺疲勞。3)視覺熱點遠離黃色系、黃綠色系斑塊,靠近橙色系、綠色系斑塊時,人眼視覺疲勞得到緩解?;诖私Y果,建議保護河岸帶植物及其生境,維系成片的綠色基調景觀,并考慮crispening效應(色貌現象),適當增加橙色系植物面積。

  關鍵詞:城鎮河岸帶,色彩斑塊特征,視覺疲勞,結構方程模型,潮白河

  城鎮居民長期處于較為快速的生活和工作節奏中,出現了不同程度的身心疲勞現象[1]。人體的疲勞是復雜而綜合的生理和心理現象,視覺疲勞、腦力疲勞和體力疲勞等是最主要的生理疲勞類型[2],對居民健康產生消極影響,需要得到有效緩解。視覺傳達、建筑設計和工業設計等領域的研究表明:引起人體視覺疲勞的因素較多,其中色彩是最重要的非自然(用眼過度等為自然因素)因素,色彩特征對視覺疲勞具有較顯著的影響;不同的色彩屬性對視覺疲勞的影響也不同,飽和度過高或明度過高的色彩易造成視覺疲勞,色相對比越強烈越容易造成視覺疲勞,暖色系相對于冷色系更容易造成視覺疲勞[3]。植物景觀色彩方面的研究也證明了以綠色為主的植物景觀對視覺疲勞具有較好的改善作用[4-5]。

  目前,植物景觀色彩研究主要聚焦于山地森林和城市綠地的色彩[6-10],研究內容涵蓋色彩屬性[11]、色彩面積[12]、色彩斑塊格局[13]、色彩吸引力[14]等特征。這些研究多從某一色彩、色系特征的角度探討其對景觀的影響,或對比該色彩、色系特征與其他色彩、色系特征作用[6-14],缺少對于各種色彩、色系特征綜合效果的考慮。另外,目前植物景觀色彩研究中,對視覺疲勞影響的考慮也相對較少,且多采用語義問卷的方法,較少使用客觀指標(特別是與其他色彩視覺特征能夠同步獲取的客觀指標)。研究表明,視覺疲勞可以通過各項眼動指標反映[15],其中較為公認的是以瞳孔直徑和注視點總個數測量視覺疲勞[16-20],通過注視、掃視等指標測量景觀視覺吸引力[21-22]。因此,可以使用眼動指標同步獲取視覺吸引力和視覺疲勞數據。

  京津冀平原地區城鎮河岸空間是居民最常用的休閑空間,也是城市最重要的景觀空間,構建能夠改善視覺疲勞的城鎮河岸帶植物景觀,對于居民健康具有重要意義。本研究針對城鎮河岸帶植物景觀,解譯色彩斑塊的面積、數量和吸引力特征,并基于假設——各色彩、色系綜合效果(該色彩、色系斑塊的總面積、色彩斑塊數量、視覺吸引力的組成變量)對視覺疲勞存在整體影響(圖1a),構建結構方程模型,分析不同色系對視覺疲勞的影響,以期為城鎮河岸空間景觀優化提供理論和參考。

  1 材料與方法

  1.1 研究區概況

  本研究以潮白河作為研究對象,選取北京通州區、三河市和大廠回族自治縣段。該區域內的潮白河周邊城鎮建設強度較高,受周邊土地利用的影響,原生河岸帶風貌受到不同程度的破壞,河岸結構和河岸帶植被表現出與天然河流不同的特點。另外,該區域潮白河的自然水量較少,河流水量基本由人工調控,河岸帶植被較少受到天然河流水文特征的影響,河岸帶植被種類和分布具有較強的人工選擇性,也具有較大的優化可能性。本研究按照河流岸線和河岸帶植被自然特征的退化程度,將該區河岸帶分為完全人工河岸帶和半自然河岸帶,前者岸線硬化,植被為具有觀賞價值且人工養護強度高的植物群落,主要喬木樹種有白蠟(Fraxinus chinensis)、欒樹(Koelreuteria paniculata)、日本晚櫻(Cerasus serrulata var. lannesiana)、油松(Pinus tabuliformis)、黑松(Pinus thunbergii)等;后者岸線未硬化,植被為人工養護強度低的植物群落,以毛白楊、旱柳為優勢種。

  1.2 研究樣段設置與圖像樣本采集

  1) 樣段設置。選取研究區域內含完全人工河岸帶與半自然河岸帶的2個河段。河段1右岸為自然河岸帶(屬于北京市通州區)、左岸為人工河岸帶(屬于三河市);河段2左右岸均為自然河岸帶(屬于大廠縣)。2個河段的左右岸各設置直線距離1 km長的樣段(實際岸線長度≥1 km),共設置4個樣段(樣段1-1,1-2,2-1,2-2)。

  2) 景觀視頻拍攝。利用無人機(大疆悟2,設置5 m/s均速飛行)對樣段進行全面拍攝,拍攝高度18 m,拍攝距離樣段河岸帶40~50 m,景觀信息由視頻(幀率為25FPS,H.264格式)記錄。拍攝時間為2020年8月底與10月底(北京地區季節劃分:6—8月為夏季,9—11月為秋季),華北地區秋色葉植物物候特征在11月后逐漸消退,2次拍攝能夠涵蓋河岸帶植物夏、秋季節的主要景觀和物候信息。

  3) 圖像樣本提取。對每個月份拍攝的視頻,每隔10 s抽選1張圖片(每張圖片記錄5 m/s×10 s=50 m的實際岸線景觀內容,圖片大小設置為1 920×1 080像素,與眼動實驗圖片大小保持一致),共抽取圖片84張,其中,樣段1-1有23張、樣段1-2有18張(排除了僅草本植物的圖片)、樣段2-1有20張、樣段2-2有23張,抽取圖片統一進行反伽瑪色彩校正以保證色彩真實性。夏、秋兩季共提取168個圖像樣本。

  1.3 眼動實驗與視覺吸引、視覺疲勞數據獲取

  1) 眼動實驗。召集中國林業科學研究院30名在校碩士或博士生作為自愿被試人員(年齡在20~30歲,男女各15人,雙眼矯正視力達到正常水平)觀看圖像樣本。168個圖像樣本提前隨機分為12組,使用21寸液晶顯示屏(分辨率1 920×1 080像素)自動播放,設置每張圖片的觀賞時間不少于10 s,利用Eyeso Ec80遙測式眼動儀(采集頻率80 fps)開展視覺追蹤,記錄每名被試的眼動數據,再通過Eyeso分析軟件提取與輸出視覺吸引、視覺疲勞的眼動指標及熱點圖。

  2) 視覺疲勞的眼動指標。一是瞳孔直徑(Pupil diameter,PD),PD越大,視覺疲勞程度越大[15-19];二是注視點總個數(Fixation points,FP),FP越多,視覺疲勞程度越小[15]。3) 視覺吸引的眼動指標。獲取全部注視時間熱點圖,熱點圖中紅色區域表示注視時間最長的區域,紅色區域幾何中心為視覺吸引點。越靠近視覺吸引點,即色彩斑塊與視覺吸引點的歐式距離越小,色彩斑塊視覺對圖像視覺吸引的貢獻越大,其視覺吸引力越強。

  1.4 色彩分類與分析

  1) 色彩分類。依據HSV色彩空間中H值色相臨界值規則(H值范圍0~360,60黃色,120綠色,180青色,240藍色,300品紅,360或0紅色),基于人眼對色彩的敏感度[23],考慮植物景觀常見色,調整H值區間為[0,25]或(335,360] (25,45] (45,80] (80,140] (140,220] (220,290] (290,345];同時,定義S飽和度和V明度值區間為[0,0.33](0.33,0.67](0.33, 1],得到橙、黃、黃綠、綠、藍、紫、紅色7色系63種顏色。

  2) 色彩斑塊解譯。首先通過fast-smaskcnn智能提取圖像樣本的河岸植被帶(基于porch實現,排除圖像中其他景觀元素);其次基于上述63種顏色,對168個圖像樣本進行色彩斑塊的辨識,共計得到4個色系28種顏色(橙色系5種,黃色系5種,黃綠色系9種,綠色系9種)154 401個色彩斑塊;再分別解析每個圖像樣本中所有色彩斑塊的面積及色彩斑塊的中心位置坐標(以圖像左上角為坐標原點),并計算每個色彩斑塊與圖像樣本視覺吸引點的歐式距離;最后以色系為單位,統計每個圖像樣本各色系的斑塊總面積A、斑塊數量N及其與視覺吸引點的歐式距離平均值HD。

  1.5 數據分析

  采用標準差對所有變量值進行標準化,再進行基于PD值的分析:通過A,N,HD值對PD值的多元回歸,將各色系A,N,HD分別結合為組成變量Composite_O(橙色系綜合作用)、Composite_Y(黃色系綜合作用)、Composite_YG(黃綠色系綜合作用)、Composite_G(綠色系綜合作用),并納入概念關系圖(圖1a),得到結構方程模型model-PD。同理,進行基于FD值的分析,得到結構方程模型model-FP。

  以t-rule:t≤n(n+1)/2對model-PD及model-FP進行可辨性檢驗,2個模型均滿足模型可辨(model-PD,model-FP的路徑數量t遠小于變量數量n為16時的臨界值);以d-rule:d>5對model-PD及model-FP進行樣本量檢驗[24],2個模型均符合樣本量要求(d=樣本量/路徑數,本研究樣本量5 040,單位路徑樣本量遠超過20);再對model-PD和model-FP進行d-sep檢驗,將檢驗結果為顯著(P<0.05)的路徑補充至原假設模型中,比較原模型與路徑補充后模型,取AIC值較小的模型,得到最終SEM model-PD(AIC=78.001, BIC=247.655, Fishers C=26.001, P>0.05)(圖1b),SEM model-FP(AIC=116.175, BIC=285.829, Fishers C=64.175, P>0.05)(圖1c)。所有數據分析過程均在R中完成,使用piecewiseSEM包[25]檢驗并構建結構方程模型。

  2 結果與分析

  2.1 不同色彩綜合作用對瞳孔直徑和注視點總個數的影響

  從圖1b可知,Composite_Y,Composite_YG,Composite_G對PD不具有顯著影響(P>0.05),Composite_O對PD具有顯著影響(P<0.05),瞳孔直徑對城鎮河岸帶植物景觀的橙色系響應明顯,但對黃色系、黃綠色系、綠色系響應不顯著;同時,瞳孔直徑隨橙色系綜合作用增強而增加(β=0.037,P<0.05),人眼的視覺疲勞增加。

  從圖1c可知,Composite_Y,Composite_YG,Composite_G對FP具有顯著影響(P<0.05),Composite_O對FP不具有顯著影響(P>0.05),注視點總數對城鎮河岸帶植物景觀的黃色系、黃綠色系、綠色系響應明顯,但對橙色系響應不明顯;同時,黃色系(β=0.037,P<0.05)、黃綠色系(β=0.032,P<0.05)、綠色系(β=0.067,P<0.05)綜合作用增強,注視點總個數顯著增加,視覺疲勞能夠得到緩解。

  2.2 不同顏色的色彩斑塊特征對瞳孔直徑和注視點總個數的影響

  依據路徑系數可知色彩斑塊特征對視覺疲勞的效應。由表1可知,橙色系斑塊面積的增加(β=-0.035)、色彩斑塊數量的增加(β=-0.018)會引起瞳孔直徑的顯著減小,能夠有效緩解視覺疲勞;而橙色系斑塊與視覺熱點的距離增加,即視覺熱點遠離橙色系斑塊時,會造成瞳孔增加(β=0.007),引起小幅度視覺疲勞。

  黃色系斑塊面積的增加(β=-0.055),引起人眼對景觀總注視點個數顯著減少,更易造成人眼的視覺疲勞;而黃色系斑塊數量的增加(β=0.340),以及黃色系斑塊與視覺熱點距離增加,即視覺熱點遠離黃色系斑塊時(β=0.022),會引起人眼對景觀總注視點個數顯著增加,能夠有效改善人眼視覺疲勞。

  黃綠色系斑塊面積的增加(β=-0.033),引起人眼對景觀總注視點個數顯著減少,更易造成人眼的視覺疲勞;而黃綠色系斑塊數量的增加(β=0.007),以及黃綠色系斑塊與視覺熱點距離增加,即視覺熱點遠離黃綠色系斑塊時(β=0.006),會引起人眼對景觀總注視點個數顯著增加,能夠有效改善人眼視覺疲勞。

  綠色系斑塊數量的增加(β=-0.080),會引起人眼對景觀總注視點個數顯著減少,更易造成人眼的視覺疲勞;而綠色系斑塊面積的增加(β=0.013),以及綠色系斑塊與視覺熱點距離減少,即視覺熱點聚焦綠色系斑塊時(β=-0.018),會引起人眼對景觀總注視點個數顯著增加,從而形成人眼視覺疲勞的有效緩解。


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