摘要：园林景观植物配置是营造美观、生态和可持续的户外空间的关键环节。随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到园林景观领域，为植物配置带来了前所未有的创新机遇。传统的植物配置主要依赖于园林设计师的经验和知识，虽然能够创造出许多优秀的景观，但在面对复杂的环境因素、大规模的项目以及多样化的需求时，往往存在一定的局限性。而人工智能辅助的植物配置通过智能算法的应用，有望克服这些局限性，提高植物配置的科学性、合理性和艺术性。

关键词：人工智能；园林景观；植物配置；智能算法

一、人工智能在园林景观植物配置中的应用基础

（一）数据收集与整合

1.植物特性数据

植物的生长习性，包括对光照、温度、水分、土壤等环境条件的要求。例如，喜阳植物如向日葵需要充足的阳光照射才能茁壮成长，而耐阴植物如绿萝在低光照环境下也能正常生长。这些数据是植物配置的基本依据，人工智能系统需要准确掌握不同植物的这些特性。

植物的形态特征，如植株的高度、冠幅、叶形、花色等。这些特征直接影响植物在景观中的视觉效果，对于营造不同风格的园林景观至关重要。

2.环境数据

地理信息数据，包括地形地貌、海拔高度、坡度等。不同的地形适合不同的植物生长，例如在山地的陡坡上，需要种植根系发达、耐旱且具有固土能力的植物，如侧柏等。

气象数据，如年降水量、平均气温、风向风速等。气象条件对植物的生长发育有着重要影响，人工智能系统要综合考虑这些因素来选择合适的植物。

（二）智能算法的类型

1.遗传算法

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。在园林景观植物配置中，它可以将植物的各种配置方案看作是种群中的个体。通过模拟生物的遗传、变异和选择过程，不断优化植物配置方案。例如，在一个公园的植物配置项目中，初始可能有多种不同的植物组合方案，遗传算法可以根据预先设定的适应度函数（如景观美观度、生态效益等指标），对这些方案进行筛选和优化，最终得到较优的植物配置方案。

2.神经网络算法

神经网络算法具有强大的学习和模式识别能力。它可以学习大量已有的植物配置案例，分析其中植物组合与环境条件、景观效果之间的关系。例如，通过对多个成功的庭院植物配置案例的学习，神经网络可以识别出在特定面积、朝向和土壤条件下，哪些植物组合能够营造出美观、舒适的庭院景观，然后将这种知识应用到新的庭院植物配置项目中。

二、人工智能辅助植物配置的智能算法实现过程

（一）建立模型

要确定模型的输入变量。这些变量包括环境数据（如地形、气象等）、植物特性数据以及景观设计的目标（如营造休闲空间、增加生物多样性等）。例如，在设计一个城市街边绿地时，输入变量可能包括该地的狭长地形、充足的阳光照射、人流量较大等环境因素，以及需要选择具有一定观赏价值、耐践踏、易于养护的植物等植物特性和营造舒适的市民休闲空间的设计目标。

选择合适的算法构建模型。根据项目的具体需求和数据特点，可以选择遗传算法、神经网络算法或者将两者结合使用。例如，对于大型的城市公园植物配置项目，由于其复杂的地形和多样化的功能需求，可以采用遗传算法为主，结合神经网络算法对植物配置方案进行优化。

确定模型的输出，即最终的植物配置方案。这个方案应该包括植物的种类、数量、种植位置等详细信息。

（二）模型训练与优化

利用已有的植物配置案例数据对模型进行训练。这些案例数据应该涵盖不同的环境条件和景观设计目标。例如，收集不同地区、不同规模的公园、庭院等植物配置案例，将其数据输入模型进行学习。

在训练过程中，不断调整模型的参数，以提高模型的准确性和可靠性。例如，对于遗传算法中的交叉概率、变异概率等参数，以及神经网络算法中的权重和阈值等参数进行调整，使模型能够更好地适应不同的植物配置任务。

通过交叉验证等方法对模型进行评估，确保模型在未见过的数据上也能有较好的表现。如果模型在评估过程中表现不佳，则需要重新调整模型的结构或者增加更多的训练数据，再次进行训练和优化。

三、人工智能辅助植物配置面临的挑战与对策

（一）数据质量与数量问题

1.挑战

目前植物特性数据和环境数据的收集还不够全面和准确。一些植物的特殊生长习性可能尚未被充分研究，环境数据在局部地区可能存在测量误差或数据缺失。例如，一些珍稀植物的生长与特定微生物群落的关系数据缺乏，这可能影响人工智能系统对其在园林景观中配置的准确性。

数据的数量也有限，尤其是高质量的植物配置案例数据相对较少。这可能导致智能算法在学习过程中出现过拟合现象，即模型对训练数据过度依赖，而在实际应用中表现不佳。

2.对策

加强植物学和环境科学的研究，提高数据收集的准确性和全面性。例如，利用现代生物技术深入研究植物与微生物、土壤等的关系，完善植物特性数据。

鼓励园林设计师和相关机构共享植物配置案例数据，建立大型的植物配置数据库。可以利用数据增强技术，对现有的数据进行扩充，以提高智能算法的泛化能力。

（二）算法的可解释性

1.挑战

一些智能算法，如神经网络算法，其内部的决策过程难以解释。在园林景观植物配置中，设计师和业主可能难以理解为什么算法推荐了特定的植物配置方案。例如，神经网络可能根据复杂的权重计算得出一种植物组合，但无法直观地说明这种组合在景观美学、生态功能等方面的优势。

2.对策

研究可解释性的人工智能算法，如DARPA正在探索的XAI（可解释人工智能）技术。通过开发新的算法或者对现有算法进行改进，使智能算法的决策过程能够以一种直观、易懂的方式呈现出来。例如，可以将神经网络的决策过程转化为可视化的图形或者规则，让园林设计师和业主能够理解算法推荐方案的依据。

四、结论

人工智能辅助园林景观植物配置的智能算法有着广阔的应用前景。通过智能算法，可以更加科学、高效地进行植物配置，满足园林景观在美观、生态和功能等多方面的需求。虽然目前在数据质量、算法可解释性和与园林设计师协作等方面面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，这些问题有望逐步得到解决。

参考文献：

[1]任晋彪.基于景观生态学的园林景观植物配置规划与设计研究[J].农村科学实验， 2024（11）：160-162.

[2]李腾.居住区园林景观植物配置与绿化施工要点分析[J].中文科技期刊数据库（全文版）自然科学， 2023.