Моделирование визуального восприятия китайских классических частных садов с помощью парсинга изображений и интерпретируемого машинного обучения

Почему виды садов важны и сегодня

Во многих городах исторические китайские сады соседствуют с высотками и шоссе, но при этом остаются спокойными, богатыми по впечатлению и тщательно выверенными по композиции. В этом исследовании с помощью современных инструментов ставится простой вопрос: что именно в видах внутри этих классических частных садов заставляет их казаться ясными, интригующими или порой сбивающими с толку для современных посетителей? Превратив фотографии садов в данные и сопоставив их с реакциями людей, авторы показывают, какие визуальные составляющие и пространственные раскладки формируют наш опыт — и как древняя проектная мудрость может подсказывать создание будущих зеленых пространств.

Внимательное изучение классических сузоуских садов

Команда сосредоточилась на трёх известных частных садах Сучжоу, Китай, все они включены в Список всемирного наследия: Сад Взращивания, Павильон Цанлан и Сад Мастера Сети. При одинаковых размерах каждый из них делает упор на свою тему — баланс горы и воды, горный акцент или водный акцент. Исследователи прошли по главным дорожкам и примерно через каждые десять метров делали фотоснимки на уровне глаз в четырёх направлениях, создав набор из 300 изображений, имитирующих то, что видит посетитель, двигаясь по пространству. Добровольцы затем просматривали эти снимки онлайн и оценивали каждую сцену по четырём простым измерениям: насколько упорядоченной она казалась (согласованность), насколько легко было бы сориентироваться (читаемость), насколько богато и разнообразно она выглядела (сложность) и насколько сильно она побуждает к исследованию (таинственность).

Преобразование пейзажа в числа

Чтобы связать то, что видят посетители, с их ощущениями, авторы использовали компьютерное зрение и искусственный интеллект для парсинга каждой фотографии. Модель сегментации выделяла ключевые элементы — растения, скалы, постройки, воду и дорожки — и измеряла, какую долю кадра занимает каждый из них. Другая модель оценивала глубину, разделяя передний план, средний план и фон, а цветовой анализ фиксировал яркость, насыщенность и соотношение тёплых и холодных тонов. Текстура суммировалась с помощью фрактальной меры визуальной шероховатости. В сумме для каждого изображения было извлечено 35 различных визуальных индикаторов. Модель машинного обучения затем научилась предсказывать четыре оценки восприятия на основе сочетаний этих признаков, а метод интерпретации (SHAP) показал, какие признаки важны в большей степени и как их влияние меняется при изменении величин.

Что делает сцену сада ясной или таинственной

Анализ показал, что не все визуальные компоненты важны в равной мере. Постройки, вода, скалы, растения и дорожки — особенно доля вида, занятая архитектурой, дорожным покрытием и каменными группами — сильно влияют на то, насколько сцены воспринимаются как согласованные и читаемые. Вода и камни, как правило, усиливают ощущение богатства и таинственности, тогда как слишком большое число фасадов зданий со временем делает сцены менее сложными и более монотонными. Цвет и текстура играют более тонкую, но заметную роль: более широкий спектр цветов повышает воспринимаемую сложность, а умеренная насыщенность цвета помогает людям распознавать структуру сцены, не вступая в конфликт с традиционно приглушённой палитрой садов. Критично, что многие эффекты нелинейны. Например, умеренное присутствие воды в кадре (примерно 15% сцены) сильно увеличивает таинственность, но при дальнейшем увеличении воды эффект почти не растёт. Аналогично, небольшие элементы экрана на переднем плане и низкая растительность обогащают ощущение таинственности и глубины, но когда густые кустарники занимают более примерно трети вида, посетители начинают ощущать растерянность и меньше стремятся к исследованию.

Как пространственная структура направляет опыт

Затем исследователи отошли от одиночных снимков, чтобы посмотреть, как разные типы пространств — прибрежные дворики, зоны с видом на горы и входные коридоры — по-разному используют эти визуальные «регуляторы». В Саду Мастера Сети кольцо зданий и растительности вокруг центрального пруда создаёт обращённые внутрь пространства, где вода, умеренная доля фасадов и меняющиеся экраны на переднем плане в совокупности обеспечивают высокие оценки согласованности, читаемости и таинственности. В горно-ориентированном Павильоне Цанлан густая зелень замыкает многие дорожки, способствуя погружению; тщательно расположенные просеки и несколько более открытые тропы действуют как визуальные «точки разрядки», восстанавливая ориентацию и открывая виды. Входные коридоры, выстроенные архитектурой и чистыми мощёными поверхностями, дают одни из самых высоких оценок согласованности и читаемости, действуя как визуальные воронки, которые подготавливают посетителя к более сложным сценам глубже в саду. Входы без коридорной структуры достигают схожего эффекта, обрамляя центральную тропу тенью и каменной кладкой, сужая поле зрения и намекая на то, что скрыто дальше.

Старая садовая мудрость, новые дизайнерские подсказки

В целом исследование показывает, что неотъемлемое очарование китайских классических частных садов — не магия, а тонкая настройка визуальной информации. Исторические проектировщики балансировали между тем, что показывать и что скрывать, сколько воды или архитектуры открывать одновременно и насколько плотным должен быть передний план, держая каждый фактор в пределах, которые поддерживают и ясность, и любопытство. Квантируя эти диапазоны с помощью современного анализа изображений и машинного обучения, авторы дают практические рекомендации для реставрации исторических садов и проектирования новых городских зелёных пространств, которые сохраняют читаемость и при этом остаются приглашением к исследованию. Для обычных посетителей посыл прост: удовольствие от прогулки по этим садам рождается из продуманного ритма дорожек, видов и неожиданностей, которые мягко ведут глаз — и ум — от одного момента к другому.

Цитирование: Huang, X., Li, H., Mei, Z. et al. Modeling visual perception of Chinese classical private gardens with image parsing and interpretable machine learning. npj Herit. Sci. 14, 105 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02372-3

Ключевые слова: Китайские классические сады, восприятие ландшафта, визуальные предпочтения, машинное обучение, городское наследие