基于实景图像与大语言模型的高校校园环境美景度季节差异

摘要

【目的】构建涵盖多源数据采集、四季风格模拟、形态与色彩特征提取、感知评分获取及驱动机制解析的技术路径，揭示高校校园环境美景度视觉感知的多维驱动机制及其阈值特征，并据此提出面向不同季节的针对性景观优化策略，为校园景观优化提供定量参考。【方法】以天津大学卫津路校区为例，首先，利用ChatGPT-4o平台将现场采集的人视角度实景图像进行四季风格迁移，生成具有春、夏、秋、冬典型特征的季节性图像集；其次，基于DeepLabV3+语义分割模型与多种色彩计算模型系统提取形态与色彩特征；再次，结合提示词工程与ChatGPT-4o平台对四季图像进行美景度视觉感知自动评分；最后，利用XGBoost模型识别关键驱动因素，并结合SHAP与PDP方法分析非线性与阈值效应。【结果】1）天津大学校园环境的美景度视觉感知呈现明显的季节性差异，整体表现为“春冬低-夏秋高”的趋势；2）形态特征方面，空间绿视指数是全年最主要的正向驱动因素，而界面围合指数在春夏季作为稳定的负向驱动因素，在秋季则由行人自由指数主导；3）色彩特征方面，美景度视觉感知的驱动呈现明显的季节性波动，其中色彩丰富性与协调性在春夏表现为积极作用，在秋冬则转化为负向影响。【结论】空间形态的层次性与秩序性是美景度视觉感知的重要形成基础，过度简化或过度复杂的空间结构均可能削弱感知；色彩的心理效应具有明显的双重性，其作用强度与方向受季节性光照条件与视觉负荷平衡状态的共同调节。

关键词

高校校园环境 / 美景度 / 视觉感知 / 季节差异 / 大语言模型