软件小讲堂 | Ladybug视线分析专题介绍（2）- 最优观测点
最近几年随着数据分析重要性的不断加强，对建筑学生而言，如何在常规的空间，功能，材料，构造之外，针对场地周边环境进行科学理性的分析，从而推动项目开展，愈发成为我们设计过程中不可忽视的一环。
在之前的教程中，我已经向大家介绍过光照，通风与辐射的参数化分析方法，因此在这次系列中我将着重讲解如何借助Ladybug插件，在Rhino和GH中对于视线完成相关的分析与处理,并结合实际的案例，阐述如果运用视线分析来辅助设计的推进。
上周的第一篇教程里，我们学习了LB视线分析的基本原理以及对于视线分析运算器的介绍。那今天第二篇教程中我们将借助实际的案例，了解Ladybug视线分析的在设计过程中的实际运用。
PART 1
今天我们要讲解的案例叫做视线动态研究和景观可见性。
先说一下案例的背景，大家应该都有去过一些主题公园和游乐场之类的地方，那么有的游乐场会安排一些游客观乘的路线，就是游客坐在一个主办方的小车里面，然后沿着规定的线路前进，观看周围的景色。并且主办方会在路线中一些景色特别有趣的地方设置一下停车点，让游客仔细观察。那我们在这就用一条曲线模拟了这么一段观乘的路线。（考虑到人坐在车上有一定的高度，在这我把曲线往Z方向抬升了0.9米）
并且了我们可以对这个曲线进行一定程度的等份，假设分成43分，这里面每个等分点就是我们备选的停车观景点。
而两边的已有建筑就是我们要看到景色。而这个小车就代表我们乘坐的小车。
我们需要研究的就是依据视线分析，在这些备选点中选择出一个最优的停车观景点。
那么针对这个需求我们到底应该如何使用LB操作了？
因为LB是一个以数据作为指导的气象分析软件，所以我们要想个办法，把最优的停车观察点这个看似比较抽象的需求通过一个定量的数值进行反应了。这样后面才可以进行分析。
通过什么数值可以反应了？要回到这个问题，我们先要做一些事情。
首先了实际情况下人对于事物的观察是一个非常复杂的东西，环境，个人习惯甚至心理的不同都会导致人观察事物的不同，所以在这了，针对我们的研究，必须对这个实际情况进行简化的假设操作。
简化的第一步就是不考虑个人的视觉习惯，我们假设所有游人都会百分百的尽量看到更多的景观，对于他们来说看到景观更多的地方就是更好的停车观察点。
第二个就是假设这些周边环境单位面积对于游客吸引力是一样，就是简单来说这个场地的每个地方的受欢迎程度都是一样的，不存在这个地方是一个网红区，那个地方是一个无人搭理的地方。这个在我们设计前期没有办法研究业态的情况下也只能这么做了。
那么基于这两个假设，肯定是游客能看的场地面积越大，他就越希望在这个地方停下来仔细观察了。所以我们就可以用可见场地的面积比例这个定量的参数为这些不同的地方排序，那么可见比例最高的地方。就是我们的最优的停靠点。
完成这样一个分析之后下面我们就要进入我们的LB进行具体的操作了。
PART 2
具体的操作主要还是要用到view analysis运算器,关于这个运算器具体功能和输入端含义的介绍，上期教程中已经说过了，今天就不在赘述了，直接连接。
场地建筑为geometry。
对于小车的建模，各位需要注意一点我们只建了不透明的部分，对于透明的部分比如车窗的玻璃，我们直接留出开口。之所以这么做了，就是要结合context输入端，实现车体不透明部分对于视线的遮挡。
grid size给1. distance from base给个0.01。
viewtype or points 视线点，就是咱们观察者在什么位置，这个应该很好理解,那针对目前这个车子的位置，我们的视线点就是第一个了。
geometry block view，因为建筑肯定是会遮挡视线的，所以在这我们选择True。
点击运行。
蓝色部分即为可见区域，并且view analysis自动会在average view段提供这样一个可见面积的百分比。
那么到此为止我们就完成了对于第一个点的视线判断，并得出来了这么一个结果。
下面了我们需要做的就是让我们的小车动起来，生长一系列对应的视线点，对应的汽车位置，和对应的视线结果，然后对他们进行比较求出最优解。使用GH可以非常方便的完成操作。
这样一个设置之后我们需要做的就是不断的变化我们的位置得到对应的可见面积百分比，但是手工滑动一个一个计算效率太低了，所以在这我们使用一下数列，连接index,把context和points都graft一下。
之后我们只需要选出最高的值，在这可以使用一小段代码快速的查找。得到序列号为15的观测点为最优观测点。
那到此为止我们就完成了对于视线分析第一个实际运用案例的介绍，各位小伙伴们下周见啦。
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