宋全昌

摘  要： 针对传统植物景观空间层次化规划系统数据吞吐量偏小的问题，设计大数据下植物景观空间层次化规划系统。该系统选用MSO430系列的单片机作为管控核心发布各项程序指令，数据采集器收集植物景观数据，传感器将得到的结果上传到数据处理单元，以此构成规划系统硬件体系。采用大数据分析算法对景观中的植物和空间结构数据进行采集、筛选，并根据植物属性设置判别函数。根據植物在地平面、垂直面和顶平面的生长态势设置景观空间层次，以此建立一个植物景观模型。实验结果表明，所设计的植物景观规划系统数据净吞吐量大于传统规划系统，该植物景观规划系统获取、处理数据的能力更强。

关键词： 植物景观; 空间层次规划; 系统设计; 数据处理; 大数据分析; 景观模型

中图分类号： TN919?34; TP391                   文献标识码： A                      文章编号： 1004?373X（2020）10?0100?03

Design of plant landscape spatial hierarchical planning system processing big data

SONG Quanchang

（Guilin University of Aerospace Technology， Guilin 541004， China）

Abstract： A plant landscape spatial hierarchical planning system processing big data is designed since the data throughput of traditional plant landscape spatial hierarchical planning system is small. In the system， the MCU of MSO430 series is used as the management and control core to issue various program instructions， the data collector is used to collect plant landscape data， and the sensor is adopted to upload the collected results to the data processing unit， so as to constitute the hardware system of the planning system. The plant and spatial structure data in the landscape are collected and filtered by means of the big data analysis algorithm. The discrimination function is set according to the plant attributes. The landscape spatial hierarchy is set according to the growth situation of plants on the ground， vertical plane and top plane to establish a plant landscape model. The experimental results show that the net data throughput of the designed plant landscape planning system is larger than that of the traditional planning system，  and the plant landscape planning system has stronger ability of data acquisition and data processing.

Keywords： plant landscape; spatial hierarchical planning; system design; data processing; big data analysis; landscape model

0  引  言

当前城市化水平不断加深，人们的审美也随之提高，因而针对住宅区域、湿地公园以及其他景点中的植物景观规划设计要求也越来越高[1]。

设计者利用设计软件将设计对象进行三维虚拟成像，利用空间层次感进行植物景观规划，以此设计出更加美观的景观[2]。但由于地形的复杂程度不一、周围建筑格局不同会令各项计算数据相对复杂，再加上植物以及其他自然条件的多变性，也使数据的收集处理等过程相当困难，因此传统的植被景观空间层次化规划系统面对庞大且复杂的现实数据，由于其吞吐量过低而不能得到更加精准的数据。

为此，提出大数据下植物景观规划系统。利用该系统中的硬件设施进行数据采集，并利用大数据分析这些原始数据的特点，实现对于区域中植物景观的空间层次化设计。所设计的系统解决了数据量大、繁杂的问题，为植物景观的美化提供了更为有力的技术支持。

1  植物景观空间层次化规划系统硬件设计

在传统设计的基础上，设计植物景观空间层次化规划系统。该系统的硬件组织框架如图1所示。

该硬件系统选用型号为MSO430系列的单片机，将其与中央处理单元中的中央处理器、随机数据存储器、只读存储器通过数据接送端口建立连接，形成一个数据处理主控模块，以此进行植物景观数据的采集、筛选、预测以及处理[3]。

该单品机采用双12位A/D带采样保持内部参考源，同时具有双12位A/D同步转换能力，通过SPI接口控制系统硬件的不同工作模式，并将缓冲数据上传保存。该仪器根据单片机发出的数据采集指令，通过数据采集模块对植被景观现场整体建筑结构、植被覆盖程度以及路径等相关数据进行信息化采集[4]。

该采集器收集所需规划空间的整体面积、长度宽度高度、地面坡度、四周其他建筑体积等数据，再对植物进行数据采集。选用的传感器型号为MILONT?MPSS1000A2，其线性精度为0.05%～0.08%FS，利用该硬件将收集到的上述数据上传到系统中央处理单元中，处理实时数据。以上述数据采集传送系统硬件作为植物景观空间层次化系统设计的基础，为所提系统提供硬件支持[5]。

2  系统软件设计

2.1  大数据分析算法处理数据

该规划系统软件的数据采集单元，主要以数据采集器为媒介，采用数字化扫描的方法进行植物景观数据收集[6]。设置数据采集器的采样频率为[fit]，其中[i]表示仪器从采集点到景观整体空间之间的环形弧线，每一弧线之间的距离为[di]，且每一弧线范围内的数据均作为一个数据采集子集，根据植物景观的空间大小设置仪器频率，仪器采样频率越大所产生的弧线越远，所能采集的数据距离越远;而[t]则表示数据采集的总体时间[7]。系统软件数据采集单元的数据采集表达式为：

[Q=i=1nk1x1+k2x2+…+knxn+kwwsd-dnfit]    （1）

式中：[s]表示每一采样范围内的空间面积;[d]表示数据采集器的位置点;[dn]表示[n]段采集频率[fit]下的数据采集位置;[x1，x2，…，xn]表示景观中需要进行层次规划的植被类型;[k1，k2，…，kn]表示每一植被类型的特征系数;[w]表示其他固体建筑;[kw]表示固体建筑的特征系数[8]。

根据采集结果设置大数据分析算法对植物景观空间数据进行分析，以这些植物景观的空间姿态构建大数据库。假设大数据分布的序列状态为[Tx]，植物景观特征的总体特征属性用[A=a1，a2，…，an]来表示，植物景观的植物自身生长特征属性用[B=b1，b2，…，bm]来表示，则所需规划的植物景观判别函数为：

[fω=γ·i=1ni=1nQsgnAsgnBtTx·j]    （2）

式中：[γ]表示园林景观中植物状态紧密性权重系数;[sgnA]表示模糊分类下的植物景观总体特征;[sgnBt]表示植物在[t]时间下的生长程度;[j]表示预测判别系数，此时植物景观的空间数据处理完毕[9]。将上述结果利用传感器进行数据上传，规划空间层次。

2.2  设置空间层次规划程序

设置一个空间层次规划程序，利用该程序将上述计算得到的数据进行三维可视化建模，实现基于大数据分析的景观空间层次规划[10]。

在地平面上的植被包括草地、灌木等，这些植被通过不同的高度和植被表现来表示空间边界[11];而空间垂直面上，高大直立的树干类似于空间中的支柱，此时的空间围合程度随着枝干的高度、树枝的外扩程度以及树叶的茂密程度的变化而改变，树叶越密集围合感越强，而顶平面同样也受到植物的影响[12]。根据式（2）生成该模型的函数表达式为：

[fX=1-fω·i=1nTnXiV]      （3）

式中：[Xi]表示模型第[i]阶段的自动生成进度值;[Tn]表示[n]个数据的上传时间;[V]表示模型储存速度。

3  仿真实验

为验证所提系统的性能，与传统植被景观规划系统进行对比，比较两个系统的数据吞吐量。

3.1  实验准备

搭建仿真实验平台，该平台中存在两台型号配置完全相同的电子计算机，仿真实验环境参数如表1所示。

将所设计的规划系统和传统规划系统分别装入该实验平台的电子计算机中并初始化，打开无线区域网络与计算机相连，并将此次系统测试中的数据采集端与路由器LAN端相连接，设置系统硬件的IP地址为192.168.1.200，指定端口为4619。利用Ping因特网包探测器测试网络连接量。在进行测试时Ping会发出一个因特网信报控制协议，通过回声请求將消息传送到目的地，并告知是否收到所希望的ICMP应答，得到的测试结果如图2所示。

根据图2可以看出，在连续发送出4次Ping 192.168.1.200指令下，该仿真实验电子计算机的测试系统共回复4次Ping指令，测试结果表明两者之间的网络连接稳定正常没有问题。由于本测试利用TCP工具来完成，在上述连接建立完毕后，计算机中的两种植物景观规划系统中的数据采集模块会发送数据到计算机的服务器主控站，连接完成后可以在接收区域打印出connect ok字样，此时所有软硬件全部连接完毕。针对植物景观进行仿真实验，将运行所设计的植物景观规划系统得到的数据记入实验组A;传统规划系统运行下得到的实验数据记入实验组B。

3.2  结果分析

利用两种植物景观空间层次规划系统进行植物景观规划，将采集到的植物景观数据通过它们的传送模块上传到中央处理模块中，此时的硬件接口参数如表2所示。根据表2可知，所设计的景观规划系统通过重新定义的通信接口，将传输速度提升到2 Mb/s以上、通信距离延长到了4 900 ft，可见设计的规划系统增加了多点双向的通信能力，拓展了系统的数据处理量，从而得到如图3所示的对比结果。

通过图3可以看出，在对140 GB的数据信息进行规划设计的前提下，所设计的规划系统，其数据净吞吐量随着植物景观数据信息量的增加而稳步上升，说明所设计的规划系统能够快速地将数据量巨大且类型复杂的植物景观数据进行分析处理，以此实现对景观的空间层次化规划设计;而传统的规划系统数据净吞吐量并没有随着数据量的增加而提升，说明传统的规划系统没能将庞大的景观数据进行处理。

4  结  语

針对植物景观的空间层次化设计大数据下规划系统，令实体景观更加美观的同时加快了景观设计速度。而当前只解决了景观数据信息量庞大的问题，今后还要完善其空间层次自动规划的能力。

参考文献

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