#01 推薦理由

創(chuàng)新之處：本文創(chuàng)新點在于開發(fā)了基于點云數(shù)據(jù)的3D空間度量方法來描述景觀的結(jié)構(gòu)和空間特征，并將其應(yīng)用于景觀視覺質(zhì)量（LVQ）的量化評估。這些3D空間度量可以從體積和面積、景觀多樣性、形狀、連通性、色、地形和開放性等方面描述景觀的3D屬性此外，該研究還驗證了這些3D空間度量方法對于量化Q的有效性，并表明它們可以成功地檢測到景觀在自然性、復(fù)雜性、連貫和視覺尺度等維度上的差異。

研究結(jié)果：3D空間度量標準不僅可以客觀地描述現(xiàn)有或擬的景觀的空間屬性，進行量化LVQ評估，而且可以與定量評估相結(jié)合，進行全面的LVQ評估。它可以作為數(shù)字工具，連接景觀和其他領(lǐng)域進行多學(xué)科研究。研究鼓勵進一步探索3D空間度量標準在不同環(huán)境中的應(yīng)用，及將3D度量標準與其他景觀度量標準相結(jié)合，開發(fā)評估景觀設(shè)計LVQ的工具集。

局限性：

1.只關(guān)注水、建筑和植被等少數(shù)類型的景觀元素，未對其他生態(tài)元素如濕地、休閑設(shè)施和運動施等進行研究；

2.研究使用虛擬環(huán)境進行驗證，未在真實環(huán)境中進行驗證，真實環(huán)境的復(fù)雜性數(shù)據(jù)捕捉等問題可能與虛擬環(huán)境有所不同；

3.一些指標（如HVDD、顏色變異和視距）的在體素化和分割參數(shù)（如體素大小和水平、垂直和距離組數(shù)）不同的情況下會顯著不同，因此，如果參數(shù)配置不同，比較不同景觀的指標將具有很少的意義，這可能會阻礙各種研究中進行LVQ表示的結(jié)果共享；

4.與所有景觀指標（2D或3D）一樣，這些指標本身并不表明任何特定的影響，無論是生態(tài)、心理還是其他方面的影響，仍需要進行其他研究來將指標與預(yù)期效果相關(guān)聯(lián)；

5.目前為止，本研究開發(fā)的指標系統(tǒng)不夠全面，例如，指標集中在LV的空間和視覺方面，排除了時間變化，這也LVQ的一個關(guān)鍵維度。我們鼓勵其他研究人員繼在這個領(lǐng)域開展研究，并盡可能豐富指標系統(tǒng)。

#02 Abstract摘要

景觀視覺質(zhì)量（LVQ）與特定時間景觀的空間、功能和視覺結(jié)構(gòu)有關(guān)，它會影響使用或觀看景觀的人的感官和體驗。可以使用兩種互補的方法進行整體LVQ評估。第一個使用視覺質(zhì)量評估工具來測量一個人對景觀的感知反應(yīng)；第二，我們研究的重點，是基于對景觀物理屬性的定量評估。景觀的物理屬性是指其空間配置和組成，通常使用2D或2.5D指標來表征。3D屬性的使用是一個新興領(lǐng)域，但關(guān)于可以描述景觀物理屬性并與景觀質(zhì)量感知相關(guān)的3D指標范圍的信息很少。本研究基于景觀可視化理論，開發(fā)了3D空間度量來描述景觀的結(jié)構(gòu)和空間特征。這些指標源自點云，描述體積和面積、景觀多樣性、形狀、連通性、顏色、地形和開放度的3D屬性。通過對包含研究區(qū)高層、緊湊環(huán)境的一組城市景觀進行研究，驗證了3D空間指標量化LVQ的有效性。結(jié)果表明，3D空間度量可以成功檢測景觀之間在自然性、復(fù)雜性、連貫性和視覺尺度等維度上的差異。例如，隨機分布和不規(guī)則形狀的景觀在水平、垂直和距離多樣性（HVDD）和形狀指數(shù)方面分別具有較高的值，表明其較高的空間和形狀多樣性。我們的研究強調(diào)了使用源自點云的3D空間指標進行更全面、更客觀的LVQ評估的潛力。

Landscape visual quality (LVQ) relates to a landscape's spatial, functional and visual structure at a given time, which can affect the senses and experience of the person using or viewing the landscape. A holistic LVQ assessment can be undertaken by using two complementary approaches. The first uses visual quality assessment tools to measure a person's perceptive responses to landscapes; the second, the focus of our study, is based on the quantitative assessment of the physical attributes of landscapes. The physical attributes of landscapes refer to their spatial configuration and composition, and have conventionally been characterised using 2D or 2.5D metrics. The use of 3D attributes is an emerging field, but there is scant information on the range of 3D metrics that can describe the physical attributes of landscapes and which relate to the perception of landscape quality. This study develops 3D spatial metrics to describe landscapes' structures and spatial characteristics grounded on landscape visualization theory. These metrics are derived from point clouds and describe 3D attributes of volume and area, landscape diversity, shape, connectivity, colour, topography, and openness. The effectiveness of the 3D spatial metrics to quantify LVQ was verified using a set of urban landscapes in the high-rise, compact envi-ronment of our study sites. The results show that 3D spatial metrics can successfully detect the differences among landscapes in the dimensions of naturalness, complexity, coherence and visual scale. For example, landscapes with a random distribution and irregular shapes had high values in horizontal, vertical, and distance diversity (HVDD) and the shape index, respectively, indicating their high spatial and shape diversities. Our study high-lights the potential of using 3D spatial metrics derived from point clouds for a more holistic and objective LVQ assessment.

引文格式：Qi J, Lin E S, Tan P Y, et al. Development and application of 3D spatial metrics using point clouds for landscape visual quality assessment[J]. Landscape and Urban Planning, 2022, 228: 104585.