园林学院王向荣教授团队在城市渠化河道景观美学质量研究方面取得重要进展，研究成果以“Prediction of Riverside Greenway Landscape Aesthetic Quality of Urban Canalized Rivers Using Environmental Modeling”为题，在线发表在国际环境科学与生态学类的顶级期刊Journal of Cleaner Production（一区 TOP，IF="11.072）。
城市渠化河道是河流在城市化过程中的产物，是城市蓝绿基础设施的重要组成部分，城市滨河步道作为线性绿道的一种，反映人们的生存质量与城市文化，它的视觉景观品质影响了城市的美学。目前对城市河道的研究中针对渠化河道的较少，且缺乏对城市渠化河道视觉品质的定量化阐释与批量化评估，这制约着城市生态中美学质量的提升与景观美学的评价效率。
园林学院王向荣教授团队针对上述对城市渠化河道景观美学质量评估的不足之处，从2020年开始以北京地区的二环渠化河道为研究对象，通过实地调研获取大量的全景照片，利用人工智能算法技术，模拟人的视觉感知，通过多个环境预测模型构建图像语义分割结果与人工评分之间的联系，筛选最优的景观美学预测模型，来对城市渠化河道景观进行批量化评估与评分。
北京二环水系滨河景观视觉景观得分的预测结果
研究发现，北京二环水系滨河景观的人工类要素和自然类要素占比约为7：10，在以自然作为活动吸引的滨河场景而言，此地区滨河景观的人工化程度高；且大部分滨河步道空间的开敞度较差，视觉感知较为局限。在环境预测模型中，随机森林（RF）模型的拟合效果优于最小二乘线性（OLS）回归模型，预测结果更佳。渠化河道中树木和桥梁对视觉美学质量的重要性远远高于其他影响因素。北京中心地区滨河景观质量呈现北部城区河道评分较高，而东西部城区河道评分较低的总体空间分布特点。
基于上述研究结果，团队构建了人工智能预测模型，可实现对城市中小型渠化河道的滨河步道景观视觉美学质量进行批量化评估，有利于提高城市渠化河道的景观改造提升效率。并从利用植物对硬质化物理特征进行遮挡和视觉过渡、提升高架桥面景观效果、桥下硬质空间的景观美化提升三个方面提出关于城市渠化河道景观视觉质量提升策略。
该研究工作得到多项基金项目（北京市社会科学基金青年项目（19SRC012）、中央高校基本科研业务费（2021ZY41）、北京市共建项目）等项目的资助。
