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景观绿化设计是现今建筑师需要考虑的一个重要问题，在绿地设计中树池可以说是很常见了，景观树池，是硬景和软景的交点，其本身就是园林自然人工融合的代表

因此我们想研究设计了一种可呼吸的树池，通过控制地砖的疏密来自然的形成树池，地砖紧密的地方是供人行走的道路，而地砖不断疏松缩小甚至到最后没有地砖的地方则生成了树池。从而使“呼吸”这个概念渗透入绿色景观设计中。在传统设计中，需要调查结合场地分析来确定一块原始绿地中树池的准确定位。因此机器能否通过学习不同景观设计例如住宅区，景观小品，公共建筑场地规划，公园等等案例中树池的位置，是我们的主要研究问题。在景观设计项目初期，只需提供一个草图，通过机器控制树池的位置并提供参数，生成参数化模型。可以大幅提升建筑师的效率，在项目初期提供多版方案和效果图。

我们通过opencv提取颜色并进行处理，使绿化区块图和对应的树池点位为一对数据，并以此方式制作了并输入了三十对数据训练gan模型，从而让机器学习树池的点位分布规律，随后将随机草图输入训练好的模型生成树池点位，之后用grasshopper进行参数化设计，通过移动干扰点的方式实现了绿化铺地在形态上的流动性和有机性。使并用干扰曲线来改变网格的疏密程度。通过改变点的移动方向和距离实现了铺地形态的变化和隆起效果。最终的成果是一个具有有机形态的景观铺地设计。