Görüntü ayrıştırma ve yorumlanabilir makine öğrenimi ile Çin klasik özel bahçelerinin görsel algısını modelleme

Bahçe Manzaralarının Bugün Neden Hâlâ Önemli Olduğu

Birçok şehirde tarihî Çin bahçeleri şimdi gökdelenler ve otoyolların yanında yer alıyor, ama hâlâ sakin, zengin ve özenle kurgulanmış hissi veriyorlar. Bu çalışma modern araçlarla basit bir soruyu gündeme getiriyor: klasik özel bahçelerin içindeki manzaraları bugün ziyaretçilere net, ilgi çekici ya da zaman zaman kafa karıştırıcı kılan tam olarak nedir? Bahçe fotoğraflarını veriye dönüştürüp insan tepkileriyle eşleştirerek, araştırmacılar belirli görsel bileşenlerin ve mekânsal düzenlerin deneyimimizi nasıl şekillendirdiğini —ve antik tasarım bilgisinin geleceğin yeşil alanlarını nasıl yönlendirebileceğini— ortaya koyuyor.

Klasik Suzhou Bahçelerini Yakından İncelemek

Çalışma ekibi Çin’in Suzhou kentindeki Dünya Mirası Listesi’nde yer alan üç ünlü özel bahçeye odaklandı: Yetiştirme Bahçesi, Canglang Pavyonu ve Ağ Ustası Bahçesi. Boyut olarak benzer olsalar da her biri farklı bir temayı öne çıkarıyor—dağ ve su dengesi, dağ ağırlıklı ya da su ağırlıklı. Araştırmacılar ana yolları yürüdü ve yaklaşık her on metrede bir göz hizasında dört yönde fotoğraf çekerek ziyaretçinin mekân içinde hareket ederken gerçekten gördüğünü taklit eden 300 görüntülük bir set oluşturdular. Gönüllüler bu görüntüleri çevrimiçi olarak görüp her sahnenin dört basit boyutta nasıl hissettirdiğini derecelendirdiler: ne kadar düzenli olduğu (tutarlılık), yolunu bulmanın ne kadar kolay olacağı (okunabilirlik), ne kadar zengin ve çeşitli göründüğü (karmaşıklık) ve keşfe ne ölçüde davet ettiği (gizem).

Manzarayı Sayılara Dönüştürmek

Ziyaretçilerin gördükleri ile hissettikleri arasındaki bağlantıyı kurmak için yazarlar her fotoğrafı ayrıştırmakta bilgisayar görüsü ve yapay zekâ kullandılar. Bir segmentasyon modeli bitkiler, kayalar, yapılar, su ve yollar gibi temel öğeleri tanımladı ve her birinin görünümde ne kadar yer kapladığını ölçtü. Başka bir model derinliği tahmin ederek ön planı, orta planı ve arka planı ayırdı; renk analizi parlaklık, doygunluk ve sıcak ile soğuk ton karışımını yakaladı. Doku, görsel pürüzlülüğün fraktal bir ölçüsüyle özetlendi. Toplamda, her görüntü için 35 farklı görsel gösterge çıkarıldı. Bir makine öğrenimi modeli bu özelliklerin kombinasyonlarının dört algı puanını nasıl tahmin ettiğini öğrendi ve bir yorumlama yöntemi (SHAP) hangi özelliklerin en önemli olduğunu ve miktarlar arttıkça etkilerinin nasıl değiştiğini gösterdi.

Bir Bahçe Sahnesini Net veya Gizemli Yapan Nedir

Analiz, tüm görsel bileşenlerin eşit ağırlıkta olmadığını ortaya koydu. Yapılar, su, kayalar, bitkiler ve yollar—özellikle mimari, yollar ve kaya düzenlemelerinin görünümde kapladığı pay—sahnelerin tutarlı ve okunabilir hissetmesini güçlü biçimde etkiledi. Su ve kayalar zenginlik ve gizem duygusunu artırma eğilimindeyken, çok fazla yapı cephesi sahneleri sonunda daha az karmaşık ve daha monoton hissettirdi. Renk ve doku daha ince ama önemli roller oynadı: daha geniş bir renk yelpazesi algılanan karmaşıklığı yükseltti ve orta düzeyde renk doygunluğu insanların sahnedeki yapıyı tanımasına yardımcı olurken bahçelerin geleneksel olarak sakin paletleriyle çatışmıyordu. Önemli olarak, birçok etki doğrusal değildi. Örneğin, sahnede mütevazı miktarda su (görünümün yaklaşık %15’i civarında) gizem duygusunu büyük ölçüde artırıyordu; ancak bu oranın ötesinde ilave su fazla katkı sağlamıyordu. Benzer şekilde, bazı ön plan perdeleri ve alçak bitkiler gizem ve derinliği zenginleştiriyordu; ama yoğun çalılıklar görüşün yaklaşık üçte birinden fazlasını doldurduğunda ziyaretçiler daha kaybolmuş hissedip keşfetme isteğini yitiriyordu.

Mekânsal Düzen Deneyimi Nasıl Yönlendiriyor

Araştırmacılar ardından tek kare görüntülerden uzaklaşıp farklı mekân türlerinin—sulak avlular, dağ manzaralı bölgeler ve giriş koridorları—bu görsel “düzenleri” farklı biçimlerde nasıl kullandığını incelediler. Ağ Ustası Bahçesi’nde merkezi bir gölet etrafındaki bina ve bitki halkası, su, ılımlı yapı cephesi ve değişen ön plan perdelerinin birleşmesiyle içe dönük alanlar yaratarak tutarlılık, okunabilirlik ve gizem için yüksek puanlar sağlıyordu. Dağ odaklı Canglang Pavyonu’nda yoğun yeşillik birçok yolu çevreleyerek dalmayı teşvik ediyor; dikkatle yerleştirilmiş açıklıklar ve biraz daha açık yollar görsel “rahatlama noktaları” olarak iş görüp yönlenmeyi yeniden kuruyor ve görüşleri açıyor. Mimari ve düzgün döşemeyle sıralanmış giriş koridorları en yüksek tutarlılık ve okunabilirlik puanlarından bazılarını vererek ziyaretçileri bahçenin derinliklerindeki daha karmaşık sahnelere hazırlar gibi görsel huni görevi görüyor. Koridor olmayan girişler de merkezi bir yolu gölge ve kaya ile yanlara alarak görüşü daraltıp ötesinde ne olduğunu ima ederek benzer bir etki elde ediyor.

Eski Bahçe Bilgeliği, Yeni Tasarım İpuçları

Genel olarak çalışma, Çin klasik özel bahçelerinin kalıcı cazibesinin sihir değil, görsel bilginin incelikle ayarlanmış kontrolü olduğunu gösteriyor. Tasarımcılar tarih boyunca neyin gösterilip neyin saklanacağı, ne kadar su veya mimarinin aynı anda görüneceği ve ön planın ne kadar yoğun hissedileceği arasında denge kurmuş; her bir unsuru hem açıklığı hem de merakı destekleyen aralıklarda tutmuşlardır. Bu aralıkları modern görüntü analizi ve makine öğrenimi ile nicelendirerek yazarlar tarihî bahçelerin restorasyonu ve okunaklı ama davetkâr yeni kentsel yeşil alanların biçimlendirilmesi için pratik kılavuzlar sunuyor. Genel ziyaretçiler için mesaj basit: bu bahçelerde yürüyüşün keyfi, gözü —ve zihni— bir andan diğerine nazikçe yönlendiren yolların, manzaraların ve sürprizlerin dikkatli ritminden gelir.

Atıf: 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

Anahtar kelimeler: Çin klasik bahçeleri, peyzaj algısı, görsel tercihleri, makine öğrenimi, kentsel miras