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人工智能方法在风景园林中的运用进展

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，其在风景园林领域的应用也日益广泛。

本文从三个方面阐述了人工智能在风景园林中的运用进展，分别为：风景园林规

划设计、园林植物识别与管理、以及游客服务。同时，对未来发展方向进行了展

望，并讨论了人工智能技术对风景园林行业的影响。

关键词：人工智能；风景园林；植物识别；游客服务

引言：人工智能已经成为当今科技的热点领域，其广泛应用于各个行业，风

景园林领域也不例外。通过对现有研究资料的分析，本文总结了人工智能在风景

园林中的运用进展，以期为园林行业的发展提供参考。

一、风景园林规划设计

1.智能规划与设计辅助系统

随着城市化进程的加速，风景园林规划设计面临越来越多的挑战。在此背景

下，借助人工智能技术实现自动化、智能化的风景园林规划设计已成为业界关注

的焦点。人工智能技术可以帮助设计师在众多方案中快速筛选出合适的解决方案，

提高规划设计效率。深度学习是一种模拟人类神经网络的机器学习方法，通过大

量数据训练，使计算机能够识别复杂的模式。在风景园林规划设计中，深度学习

可以用于分析设计元素之间的关系，为设计师提供合理的空间布局方案。同时，

遗传算法可以对方案进行优化，从而达到最佳的景观效果。此外，人工智能还可

以辅助设计师进行景观风格的选择，通过对大量案例进行分析，为设计师提供符

合特定需求的风格建议。利用人工智能技术进行风景园林规划设计的优势在于：

其可以有效缩短设计时间，提高设计质量，并有利于实现绿色、生态、可持续的

园林环境。然而，智能规划设计也存在一定的局限性，例如算法复杂度高、计算

资源需求大等。因此，未来研究需关注如何提高算法效率，以实现更高效、智能

的风景园林规划设计。

2.虚拟现实与仿真技术

虚拟现实（VR）技术是一种基于计算机技术的仿真系统，能够为用户提供一

个沉浸式的虚拟环境。在风景园林规划设计中，虚拟现实技术可以实现对景观设

计方案的实时模拟与评价，提高设计方案的可视化水平，为园林景观的优化提供

有效支持。通过将风景园林景观进行三维建模，设计师可以在虚拟环境中对设计

方案进行实时调整，更直观地感受空间布局、光影效果等方面的影响。同时，虚

拟现实技术还可以用于方案的展示与沟通，使业主和相关部门能够更直观地了解

设计方案的优缺点，提高决策效率。此外，虚拟现实技术还可以与人工智能技术

相结合，实现更高层次的智能化设计。例如，在虚拟环境中，设计师可以通过语

音识别与虚拟助手进行自然交流，实时调整方案参数，快速获得满意的设计效果。

同时，通过对虚拟环境中的用户行为数据进行分析，可以为园林景观的功能布局、

人流组织等方面提供科学依据。

虽然虚拟现实技术在风景园林规划设计中具有很大潜力，但目前仍存在技术

成本高、硬件需求大等问题。因此，未来研究需要关注虚拟现实技术的成本降低、

硬件优化等方面，以推动其在风景园林规划设计中的广泛应用。

二、园林植物识别与管理

1.植物识别技术

植物识别是园林管理中的基础工作，对于园林植物种类的研究、保护与利用

具有重要意义。传统的植物识别方法依赖于植物学家的经验，效率较低。而借助

深度学习技术，通过对植物图像的识别与分析，可以实现园林植物的快速识别与

管理。深度学习技术在植物识别中的应用主要基于卷积神经网络（CNN）。通过

对大量植物图像进行训练，卷积神经网络可以自动学习到植物形态特征，从而实

现对植物种类的高精度识别。此外，深度学习技术还可以应用于植物病虫害的识

别与预测，为园林植物健康管理提供便捷手段。

尽管深度学习在植物识别中取得了显著进展，但仍存在一定的局限性。例如，

训练数据质量对识别效果影响较大，而高质量的植物图像数据往往难以获取。此

外，深度学习模型在不同地区、季节等条件下的适应性仍需提高。因此，未来研

究需要关注数据质量提升、模型泛化能力优化等方面，以实现更高效、准确的植

物识别。

2.植物病虫害识别与防治

园林植物病虫害的识别与防治对于维护园林生态环境具有重要意义。传统的

病虫害识别方法依赖于专家经验，受到地域、时间等因素的制约。而人工智能技

术的应用，可以实现植物病虫害的自动识别与预测，为园林病虫害防治提供科学

依据，提高防治效果与管理水平。利用深度学习技术，可以对病虫害图像进行识

别与分析，实现病虫害种类的高精度识别。此外，通过对历史病虫害发生数据、

气象数据等多源数据进行分析，可以实现病虫害发生的预测，为防治工作提供参

考。基于人工智能技术的植物病虫害识