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學術報告 | 李郇:可計算的中國傳統(tǒng)民居:遙感解構下的特征變化

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2025年8月31日,2025中國城市規(guī)劃年會之學術研討會十“科技賦能文化傳承與美好人居建設”在沈陽召開。會上,中國城市規(guī)劃學會總體規(guī)劃專委會委員,中山大學地理科學與規(guī)劃學院李郇教授作題為《可計算的中國傳統(tǒng)民居:遙感解構下的特征變化》的報告。

本文字數(shù):2684字

閱讀時間:9分鐘



李郇

學會總體規(guī)劃專委會委員,中山大學地理科學與規(guī)劃學院教授

中國鄉(xiāng)村具有獨特的復雜性。我國目前約有245萬個自然村分布在960萬平方米的國土上,規(guī)模龐大、分布零散。其次是單個村莊的規(guī)模很小、活動強度低,缺乏信息化的基礎設施。最后是鄉(xiāng)村的地域性很強,常說一方水土養(yǎng)一方人,村莊個案的經(jīng)驗難以向其他地區(qū)推廣。這些復雜性導致鄉(xiāng)村的數(shù)據(jù)極其匱乏,傳統(tǒng)的鄉(xiāng)村研究多集中在個案,缺乏對整體性規(guī)律的挖掘。

過去百年的鄉(xiāng)村研究傳統(tǒng)經(jīng)歷了從“村莊個案”向“超越村莊”研究范式的轉變。最早是社會人類學家所開展的村莊個案民族志,如費孝通《江村經(jīng)濟》、林耀華《金翼》等,就是針對單個村莊進行全景式的描述。接著一批歷史學家試圖突破單一村莊的邊界、構建國家和農戶之間的聯(lián)系,主要包括施堅雅的四川平原市場體系、弗里德曼的東南宗族研究等。近年來,黃宗智、費孝通等學者又想通過類型學、區(qū)域學的方法進一步擴大鄉(xiāng)村研究的泛化性和可比性??傮w來說,鄉(xiāng)村研究的范式轉變趨勢是從單體到整體、從個案經(jīng)驗到全局性規(guī)律。

傳統(tǒng)民居的研究也遵循著建筑學的個案傳統(tǒng)。從劉敦楨、劉致平,到陸元鼎的幾代建筑學家都是通過實地調查,收集各地傳統(tǒng)民居的資料,開展以民系和區(qū)域為視角的專題研究。國外傳統(tǒng)民居研究也面臨著個案調查的局限性。Kniffen在1965年就嘗試通過比較美國新英格蘭到西部的民居風格變化,來重現(xiàn)早期殖民者的移民軌跡。但是,少數(shù)案例下的定性分析,導致其研究結果還比較粗糙。

現(xiàn)在,村景圖片和遙感給整體性研究提供了新的契機。我們團隊在這方面做了大量的研究工作,包括利用村景照片做村莊人居要素的自動識別、農房風貌的智能評價等。在建筑特征方面,西洋和中國傳統(tǒng)的構件也能夠被計算機視覺算法智能地解譯出來,從而刻畫不同建筑間的相似性。2022年,我們用全國的高分辨率遙感影像,通過目標識別智能解譯,制作了全國農房一張圖,這是首個單棟建筑尺度的中國農房數(shù)據(jù)庫,蘊含了豐富的多層級形態(tài)和建筑特征,為整體性的村莊農房研究打下了基礎。

通過農房一張圖可以看到,中國各地的傳統(tǒng)民居充滿了相似性變化。各地的民居都遵從“一明兩暗”的基本形制,后又在長期遷徙移民中,因地制宜、因材制宜,變化為各種風格和樣式。

為了挖掘出傳統(tǒng)民居中變和不變的特征,我們已經(jīng)做了很多前期研究。包括通過機器學習和自編碼器對傳統(tǒng)民居特征進行表征和解釋,刻畫各地傳統(tǒng)民居在特征和地理空間中的匹配關系。不過,這些方法所表征的特征常常是不穩(wěn)定的,可解釋性存在不足,難以和傳統(tǒng)民居領域的知識對齊。最近,有團隊提出了新的可解釋表征學習方法CRP,能夠把復雜的特征集合分解成若干個簡單特征,從而告訴我們圖片中的哪些位置是關鍵特征、這些特征在表達什么語義。然而,相較于圖片來說,遙感影像復雜的多。如何利用可解釋的表征學習方法,來找到傳統(tǒng)民居特征的變和不變,仍充滿了巨大的挑戰(zhàn)。

針對這個問題我們開展了研究。首先是收集了全國各地的傳統(tǒng)民居影像,并根據(jù)民系進行了分類。利用經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡,可以從這些影像中提取出基本的卷積特征。不過這些卷積特征是非線性語義的組合,難以理解。CRP能夠將這些特征解構為一個個的概念特征,并提供他們對民居識別的貢獻度和語義參考圖,大大加強了可解釋性。

通過概念特征在高維空間中的密度分布,能夠找到每個民居的原型。如對于嶺南的客家民居來說,我們發(fā)現(xiàn)它存在兩個原型:山地客家平原客家。山地客家是大型圍屋的宗族聚居,利于防御自衛(wèi),是早期客家人遷徙到陌生地域采取的形式;而平原客家則是單體民居的自由組合,體現(xiàn)了以家庭為單位進行生產(chǎn)生活的特性,是客家向平原地區(qū)擴張后的形式。這兩個原型同已有的客家民居研究結論是相符的,說明數(shù)據(jù)驅動的原型識別是合理的。

而在海量的概念特征中,深層特征對傳統(tǒng)民居類型的表征能力更強,并且越深層的特征在表達更大尺度的整體建筑語義。這對這些深層特征,我們首先觀察其語義參考圖給出大概的范圍,接著根據(jù)貢獻值和語義要素的變化關系,確認其語義表征的具體含義,最后再通過破壞性實驗對解讀的語義做進一步驗證。通過這種方式,對傳統(tǒng)民居識別的重要特征,如自然環(huán)境比例、建筑規(guī)模、天井秩序、建筑圍合結構等就能夠被挖掘出來。在海量的建筑特征中,分布寬闊而均勻能夠解釋,而另外那些分布狹窄且集中的特征,則仍難以理解,其語義的變化規(guī)律很難被判讀出來。

基于這些可解釋的特征,能夠看出歷史遷徙中的建筑特征變化。比如從客家遷徙歷史來看,山地客家的原型沿著其明清移民的路線一直傳播到湖南、四川等地。在客家遷徙移民過程中,自然環(huán)境覆蓋和建筑規(guī)模是一直在變化的,而天井的秩序和圍合結構則是保持穩(wěn)定。這種變和不變實際反映出客家人對環(huán)境的適應和文化的維系??图胰藦纳降剡w徙到平原,將原先宗族聚居的大型圍合,變成了小型民居的密集組合,從而便于日常的生活和交流。但是,民居的圍合結構和天井的秩序是始終沒有變的,這些特征是幾千年來中國人通過空間關系表達家庭倫理的重要方式,也是客家人在移民中維系自身文化認同的重要手段。

總的來說,在挖掘傳統(tǒng)民居特征變化和維系的研究中,我們想把所有的圖片變成數(shù)量上的關系,從而定量地解釋其中的變化,揭示出整體性的規(guī)律。這種方式有望把機器智能的特征同傳統(tǒng)民居領域的知識相對齊,從而把幾百年來的建筑學積累變成數(shù)學的邏輯語言。當然不是所有的特征都能夠被理解的,因為村莊環(huán)境和傳統(tǒng)民居中的很多要素都是可以意會不能言傳的。我們知道的要比我們能夠表達的多得多。

*根據(jù)現(xiàn)場報告整理,已經(jīng)專家審閱

供稿單位:清華大學建筑與城市研究所

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