第五立面視角下小區域色彩景觀研究——以西北大學長安校區為例

高春留，程德強，劉科偉*

(1.西北大學 城市與環境學院，西安 710127； 2.中國科學院 水利部 成都山地災害與環境研究所，成都 610041；3.中國科學院 研究生院，北京 100039)

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第五立面視角下小區域色彩景觀研究
——以西北大學長安校區為例

高春留1，程德強2，3，劉科偉1*

(1.西北大學 城市與環境學院，西安 710127； 2.中國科學院 水利部 成都山地災害與環境研究所，成都 610041；3.中國科學院 研究生院，北京 100039)

色彩是影響居民居住生活環境的重要因素，良好的色彩環境有利于促進人們身心健康的積極發展，因此色彩景觀的研究對于生活居住環境的改善具有積極意義.鑒于現有色彩研究主觀性強而客觀性相對缺乏的現狀，引入遙感影像處理方法及景觀分析方法，以高分辨率遙感影像作為色彩研究數據源，“第五立面”作為研究視角，同時使用標準色卡進行實地色彩調查取證，完成了對研究區色彩景觀的相關研究，研究結果表明：1)將遙感及景觀分析的研究方法應用于色彩景觀的研究具有可操作性，可降低色彩研究的主觀性；2)第五立面視角下，研究對象西北大學長安校區主色調偏冷色系，進一步分析后可獲得13種主色系及多種輔助色系，校區色彩景觀具有多樣性，但同時具有一定的團簇現象.該研究在推動“第五立面”色彩研究的同時，也可為色彩研究中新方法的引入提供借鑒與參考.

色彩景觀； 第五立面； 景觀分析； 聚類

城市色彩是城市外部空間視覺事物所具有的色彩，具有人工與自然兩類，包括道路、廣告、標牌、建筑、綠地、河流等人文、自然景觀的色彩[1-2].色彩的有機組合是景觀的有效表達方式，英國學者Michael Lancaster對城市的色彩主題提出了色彩景觀(colorscape)[3]的概念，城市的色彩景觀是指人的視覺系統對城市實體環境所展現的色彩要素相對綜合的面貌感受，涵蓋建筑色彩、街道色彩、廣場色彩、綠化色彩等多個方面[4]，城市色彩的合理應用可使得城市擁有特色[5]，而進行城市色彩景觀分析有助于為改善人居色彩環境提供必要的數據支撐，現有色彩景觀的研究集中于城市街道色彩規劃[6]、城市建筑色彩規劃管理[7-8]、園林色彩景觀設計[9-10]、城市公共空間色彩景觀設計[11]等諸多方面，極大推動了色彩景觀研究的發展，在此基礎之上，探究新的色彩景觀研究視角與方法對于色彩景觀的研究具有積極意義，這也推動了色彩景觀的研究熱潮.

“第五立面”通俗來講就是指從俯視視角進行地表景觀的觀察[12]，現有對景觀色彩的觀察，多集中于地面平視視角下觀察到的視覺色彩景觀，忽視了俯視視角下第五立面色彩景觀表現，是對城市空間結構[13]的忽視，隨著高層建筑的興起，景觀的第五立面開始得到越來越多的關注，第五立面視角的色彩景觀研究也勢在必行，基于該視角下色彩景觀的研究將極大推動城市色彩景觀的布局與修正，與此同時，隨著遙感技術的不斷成熟，遙感已被越來越多的使用在城市規劃與保護中，從遙感數據中提取空間信息將為城市色彩景觀設計及區域發展提供新的視角[14].鑒于以上諸點分析，研究使用以高校校區作為研究對象，充分利用高校校區景觀豐富的特點，以第五立面為視角，使用真彩色高分辨率遙感影像，引入遙感影像處理方法及景觀分析方法對校區的色彩景觀進行了分析，研究色彩景觀的相關特征，從而為校區的進一步色彩修正規劃提供一定的建議并能為新視角下色彩景觀的相關研究提供借鑒.

1 研究方法及技術路線

1.1 ISODATA分類方法

非監督分類又稱為聚類分析，通過在多光譜圖像中搜索、定義自然相似光譜集群實現對圖像的分類，該分類方法不需要人工選擇訓練樣本，僅需設定一定條件，實現光譜圖像集群化，進而比較分析集群數據，賦予類別實現分類[15].ISODATA算法是非監督分類方法的一種，聚類中心通過樣本均值迭代運算得到，該算法的基本步驟如下：

1) 選擇某些初始值作為聚類中心，待分類像元根據指標進行分配；

2) 計算樣本中各類地物距離函數；

3) 集群組分裂合并形成新的聚類中心；

4) 迭代運算，重新計算，結果收斂時結束運算.

ArcGIS多元分析工具集主要有兩種可用的多元分析功能，分別為分類(監督分類與非監督分類)、主成分分析.該工具集下的“聚類非監督分類”工具，為一腳本工具，依據其幫助文件可知，其使用Iso聚類工具和最大似然法分類工具對一系列輸入柵格波段執行非監督分類.該工具參數包括：“輸入柵格波段”、“類數目”、“輸出分類的柵格數據”、“最小類大小(可選)”、“采樣間隔(可選)”、“輸出特征文件(可選)”，通過使用該工具，可以實現影像的非監督分類.

1.2 景觀格局分析

景觀格局一般指景觀的空間格局，即大小和形狀各異的景觀要素在在空間上的排列和組合，景觀格局指標是景觀生態學界廣泛使用的一種定量研究方法，隨著GIS技術的推廣應用，借助專業軟件可以方便地實現景觀類型圖的相關分析，獲得以幾何特征為基礎的多種景觀格局數據[16]，其中，相對簡單的指標包括面積、周長、相對面積、斑塊形狀等，復雜的景觀格局指標包括多樣性、優勢度、蔓延度、孔隙度、聚合度等多個方面[17-19].借鑒景觀格局的分析方法，根據色彩特點，將景觀格局指數方法用于研究對象的色彩斑塊評價，選擇以下指標對校區分類后的色彩景觀進行相關分析與研究，基于ArcGIS軟件強大的空間數據處理能力[20]，在ArcGIS軟件中對兩者依據定義進行了求取，指標具體含義如下[21]：

1) 總斑塊數：景觀中所有斑塊或某一種斑塊的數量，標志景觀破碎化及分割程度；

2) 斑塊平均面積：斑塊平均面積是指斑塊總面積與斑塊數之比，單一景觀類型斑塊平均面積為類型斑塊總面積與類型斑塊總數量之比.

1.3 技術路線圖

研究的基本方案主要包括以下步驟：

1) 獲取SPOT高分遙感影像的不同波段作為數據源；

2) 使用地面控制點分別對多光譜波段數據及全色波段數據進行幾何校正；

3) 將多光譜數據及全色數據進行影像融合操作，使得融合數據既有高分辨率特征又有波段信息；

圖1 技術路線圖Fig.1 Technology roadmap

4) 對融合影像依據紅綠藍三波段進行Isodata方法下的色彩自動聚類，得到不同分類數目下的色彩分類結果；

5) 對分類結果進行色彩實地調研，進行結果分析及景觀指數分析；

6) 在上述分析基礎上得到相關結論.

2 研究區概況及數據獲取

西北大學長安校區南望秦嶺北麓，鄰接西安市區而建，位于西安市長安區長安科技產業園大學城內，距離西安市中心16 km，鄰西萬公路與長咸公路交匯處，校區規劃用地103 hm2，地勢平坦，南北高差僅3 m，校區自然環境優美，氣候適宜，景觀豐富，色彩多樣[22].

SPOT系列衛星是法國空間研究中心研制的一種地球觀測衛星系統，至今已發射6顆衛星，最新的一顆衛星SPOT 6于2012年9月9日由印度火箭PSLV-C21搭載發射，空間分辨率全色波段(0.455～0.745 μm)分辨率1.5 m，多光譜(近紅外波段、紅光波段、綠光波段、藍光波段)分辨率6 m.

色彩中不能再分解的基本色被稱之為原色，使用原色可以合成其他的顏色，而其他顏色卻不能還原出本來的色彩，通常說的三原色，即紅、綠、藍[23]，研究選擇最新的SPOT6衛星2015年11月影像，根據色彩的視覺特點，選擇肉眼可見的全色波段以及紅、綠、藍三波段作為實驗數據，在ERDAS軟件中，選擇控制點將全色影像及多光譜影像進行幾何校正，進而使用Pansharpening融合方法將全色波段與多光譜(紅、綠、藍三波段)進行融合處理得到1.5 m分辨率自然色融合結果，使得該影像既有視覺效果的顏色，同時又保存了顏色的光譜意義.以融合影像作為底圖，勾畫長安校區范圍并進行影像裁剪最終得到研究區域，如圖2所示.

圖2 校區俯視圖Fig.2 Overlooking of the campus

3 結果與分析

3.1 基于Isodata分類的校區色彩分類結果

Isodata算法是在k-均值算法的基礎上，增加了“分裂”和“合并”操作，最終實現非監督分類，通過使用Isodata算法，基于可視化的真彩色紅綠藍3個波段，在考慮工作量及分類結果易于區分辨識的前提下，以2或3作為分類間隔，設定色彩分類數分別為20、18、15、13、10、8、5、3，進行Isodata算法下的色彩分類，不同分類數的分類結果具有一定代表性，可視作一次“間隔采樣”.分類結果如圖3所示，圖3分類色彩非對應地物真實色彩，僅代表顏色區分.可以看出，色彩分類數越多，色彩分類越細化，隨著分類數的減少，相近顏色會出現綜合，色彩分類更加綜合.

圖3 分類結果Fig.3 Classification results

3.2 第五立面視角下校區主色調研究

隨著色彩分類數的減少，可以實現色彩的不斷綜合統一，觀察后不難發現，當色彩不斷減少至3種時，校區主體色調更加突出，實驗對不同色系分別使用紅、綠、藍三色(不代表真實地表色彩)進行覆蓋區分，結果如圖4所示.

圖4 色彩三分類結果Fig.4 Results of three kinds of color classification

由圖4可以看出，紅綠藍覆蓋范圍及包含的對象顏色是存在顯著差別的，藍色標識區以淺色對象為主，紅色標識區以深色對象為主，綠色標識區主要以綠色對象為主.

表1 色彩三分類地物類別

Tab.1 The objects of three kinds of color classification

對上述綜合色系的面積進行統計并得到餅狀圖，結果如圖5.

圖5 色彩三分類面積餅狀圖Fig.5 The area pie chart of three color classifications

可以看出分類圖中綠色標志的綠色色系所占面積較大，紅色標志的深色區域次之，藍色標志的淺色色系占比最少.

不同的色彩給人以不同的感受，心理學家將紅、橙、黃、綠、藍、紫設定為色彩的六基色 ，依據波長將其劃分為冷暖兩個維度，其中將波長較長的紅、橙、黃三色視作暖色，將波長較短的綠、藍、紫三色視作冷色[24]，同時，由黑色、白色及由黑白調和的各種深淺不同的灰色系列，稱為無彩色系，也稱為中性色.中性色不屬于冷色調也不屬于暖色調.黑、白、灰是常用到的三大中性色.

結合實際調研對比后不難看出，第五立面視角下校區以綠色為主的冷色調為主，白、灰中性色調所占比例較小，而對于暖色色調雖出現以暗紅色跑道、裸露棕黃色土壤為代表地物對象，但由于顏色較暗，暖感并不強烈，因此綜合看來第五立面下，校區冷色調占主導地位，使得該時期的校區俯視視角下偏冷.

3.3 分類結果斑塊數統計分析

現實世界中顏色是千差萬別且存在細微差異的，基于真實自然色RGB色彩的分類，分類數越大，對色彩的識別程度越高，分類數越小，則會使得對相近色系進行色彩綜合，但是卻可以獲得主體色系，實驗分別設定了8種不同類別數的色彩分類，得到了不同的分類結果，進行相關統計可得到下圖所示結果.可以看出，將遙感影像使用Isodata方法依據影像紅、綠、藍三原色波段進行分類，在分類數小于13之前，斑塊數變化劇烈，尤其是從5類到8類，在13類之后，斑塊數目基本穩定，出現上下輕微波動，分析后認為此時各斑塊顏色相對較為純正.

圖6 色彩分類對應斑塊數Fig.6 Color classifications and their corresponding patches

3.4 第五立面視角下色彩分類數為13時的色彩景觀分析

根據色彩分類數及斑塊數目的對應關系，若將分類數繼續增加下去，將會出現無休無止的狀況，正如上文所講及圖6所示，在分類數小于13之前，斑塊數變化劇烈，尤其是從5類到8類，在13類之后，斑塊數目基本穩定，出現上下輕微波動，分析后認為此時各斑塊顏色相對較為純正.且在色彩數為13類時，斑塊數目開始突破100 000，其作為斑塊數目轉折點具有積極意義.基于此，研究選擇13中色彩分類將校區地物進行斑塊劃分，以此研究校區的色彩景觀特征.

圖7 色彩十三分類分類圖Fig.7 Results of thirteen kinds of color classification

3.4.1 斑塊顏色類別統計 CBCC 中國建筑色卡國家標準GB/T18922-2008作為專業色卡廣泛應用于建筑行業，如建筑設計、建筑材料、建筑裝飾以及建筑監理等建筑領域，該色卡與國際上蒙賽爾色彩體系完全對應.研究使用該色卡以上述分類圖的較大斑塊為對象，進行了相關對象色彩的實地調查，測色對象包括道路、籃球場、足球場、橡膠跑道、草地、灌木、林地、石板路、裸土等多種地物對象.

圖8 實地測色Fig.8 Spot color measurement

在實地測色的基礎上，經對差異微小的相近色進行歸納整合之后，最終得到了長安校區第五立面下的13種主體色調及9種輔助色調，基本反映了長安校區的色彩特征.

圖9 主色調及輔助色Fig.9 The dominant colors and auxiliary colors

3.4.2 斑塊數(number of patches)及斑塊平均面積(average patch area)分析 斑塊數是指整個景觀的斑塊數量及單一類型的斑塊數量，揭示景觀被分割的程度.而斑塊平均面積是指斑塊總面積與斑塊數之比，單一景觀類型斑塊平均面積為類型斑塊總面積與類型斑塊總數量之比.經統計整體色彩景觀斑塊數量為101 609，各單一類型斑塊數目差異較大，最大類斑塊數可達到15 039，最小類斑塊數只有691，各色彩平均斑塊數目達到7 816，校區整體面積為704 713.9 m2，結合上文所算得的斑塊數量，可求得斑塊平均面積為6.94 m2，在ArcGIS軟件中統計各類型斑塊總面積及各類型斑塊數，進而在Excel軟件中進行統計制表.

可見看出，在13種色彩分類的情況下，校區所得到的色彩斑塊數目眾多，并且各類型斑塊數差異明顯，但單一景觀斑塊平均面積除個別突出外(經實地調查為泳池區域)，其他基本差異幅度不大，因此可以看出校區色彩景觀分割較為明顯，第五立面視角觀察下校區色彩景觀具有復雜多樣性，但色彩分塊具有團簇性.

圖10 色彩斑塊數及斑塊平均面積統計Fig.10 The color patch number and average area

4 結論

色彩具有多樣性，肉眼觀察下主觀性較大，實現色彩的量化研究具有一定意義，紅、綠、藍作為色彩三原色，不同比例混合可產生多樣的色彩，遙感分析的研究方法應用于色彩研究，有利于色彩研究方法的拓展.通過選擇紅、綠、藍三個波段與全色波段的自然色融合影像，保留光譜與分辨率優勢，基于遙感研究中Isodata自動聚類方法實現色彩的自動聚類，可實現樣區色彩的分類量化，從而有利于景觀分析的需要.

在第五立面視角下，選擇校區11月份遙感影像以此降低夏季植被茂密時的色彩干擾，使用非監督分類及景觀分析方法對校區真彩色影像進行分析，并在實地色彩調研的基礎上進行了相關研究，研究得到以下結論.

1) 真彩色融合影像可有效利用于樣區色彩的研究，有利于色彩景觀研究數據源的擴展；

2) Isodata聚類方法的使用可以有效降低色彩聚類時肉眼的不確定性，經對分類后的色塊使用色卡輔助辨色，可得到樣區的色彩狀況；

3) 不同的聚類數具有不同的應用，聚類數目少可以研究校區主色調，可以看出該視角下校區的色彩風格，有利于校區色彩冷暖的辨識，本研究結果表明了長安校區在該視角下的特征偏冷，后期應加強該視角下的色彩規劃與管理；

4) 當聚類數達到一定時，色彩斑塊數變化減少，以其轉折聚類數作為色彩分類數，可以探查色彩景觀特征，可以看出，該研究時期校區色彩多樣，色彩景觀分割劇烈，但仍以團聚狀存在.

5) 不同的視角觀察下，色彩景觀表現具有差異性，例如在平視視角下，校區教學樓顏色偏暖，但是從第五立面視角進行色彩景觀的研究時，該視角下主色調冷暖感受認為色調偏冷，其直接原因很大程度上是因為校區建設者由于對第五立面關注較少，屋頂等建筑物上表面并未進行相應的色彩規劃與管理，在后期建設中值的重新審視第五立面的色彩表達，為降低該視角下校區色彩的雜亂性，應結合校區主色調(十三類分色)相關色彩進行校區的色彩景觀規劃管理，使得校區色彩景觀更加和諧.

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Study on color landscape area from the perspective of the fifth fa?ade——a case study on Chang’an campus of Northwest University

GAO Chunliu1，CHENG Deqiang2,3，LIU Kewei1

(1.College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi’an 710127；2.Institute of Mountain Hazards and Environment, CAS，Chengdu 610041;3.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039)

Color is an important factor that affects residents’ living environment. As good color environment is conducive to promote the positive development of people’s physical and mental health, color landscape research has positive meaning for mprovement of the living environment. Current research on color are of strong subjectivity while lack objectivity. Based on the above research environment, Remote Sensing image processing method and landscape analysis method were applied for “the fifth fa?ade color landscape”. The standard-color-card color investigation was utilized, in order to complete the relevant research on color landscape. The results showed that: 1) Remote Sensing and landscape methods are feasible and able to reduce the subjectivity on color landscape studies; 2) In the fifth fa?ade landscape, the main colors of the Chang’an Campus in Northwestern University campus are cool colors; Thirteen kinds of main color and several auxiliary colors were obtained in further analysis, suggesting the diversity and cluster phenomenon of the color landscape. The present work provided new methods for the fifth elevation landscape color study.

color landscape； the fifth elevation； landscape analysis； clustering

2016-03-02.

國家科技支撐計劃項目(2015BAL01B04)；陜西省自然科學基礎研究計劃項目(2015JM5171).

1000-1190(2016)05-0770-07

TU98

A

*通訊聯系人. E-mail: xdlkw@126.com.