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2017 , Vol. 39 >Issue 6: 1137 - 1147

DOI: https://doi.org/10.18402/resci.2017.06.13

Orginal Article

Landscape visual quality assessment based on eye movement:college student eye-tracking experiments on tourism landscape pictures

  • GUO Suling ,
  • ZHAO Ningxi ,
  • ZHANG Jianxin ,
  • XUE Ting ,
  • LIU Peixue ,
  • XU Shuai ,
  • XU Dandan
Expand
  • School of Geographic and Oceanographic Sciences,Nanjing University,Nanjing 210023,China

Received date: 2017-02-10

  Request revised date: 2017-03-05

  Online published: 2017-06-20

Copyright

《资源科学》编辑部
Fold

Abstract

Landscape visual quality assessment is the basis of rational planning,development,utilization and protection of tourism resources. Various assessment methods have their own advantages,but many deficiencies. Most existing evaluation methods are subjectively qualitative approaches. Here,we introduce eye-tracking analysis to landscape visual quality assessment using the rural tourism destination Hongcun as a case study. An eyetracker was used to record eye movement data while subjects looked at Hongcun landscape pictures. We combined SBE and SD to obtain the subjective evaluation of landscape visual quality,which were analyzed by correlation and regression analysis with eye movement index data. We found that subjects had different eye movement characteristics in four landscapes types,among which,there were significant differences in fixation frequency,average fixation duration and saccade frequency. The fixation points mainly focused on the main buildings,some prominent elements and the borders of landscape elements. The subjective evaluation of landscape visual quality was significantly correlated with fixation frequency,percentage of fixation duration, average fixation duration and percentage of saccade duration. The eye movement evaluation model of landscape visual quality was built. Visual quality values of four landscape types in Hongcun, settlement, ecology, agriculture and culture, calculated by the model, were 5.99, 5.98, 5.96 and 5.90. The model shows that a higher fixation frequency and a longer watching time（a lower percentage of fixation duration） produce a higher landscape visual quality assessment of tourism landscapes. Our method is a new tool to conduct landscape visual quality assessments.

Key words： landscape visual quality; eye movement experiments; tourism landscape; college students; Hongcun

Cite this article

GUO Suling , ZHAO Ningxi , ZHANG Jianxin , XUE Ting , LIU Peixue , XU Shuai , XU Dandan . Landscape visual quality assessment based on eye movement:college student eye-tracking experiments on tourism landscape pictures[J]. Resources Science, 2017 , 39(6) : 1137 -1147 . DOI: 10.18402/resci.2017.06.13

1 引言

景观是指一个由不同土地单元镶嵌组成且有明显视觉特征的地理实体,它处于生态系统之上,大地理区域之下的中间尺度,具有一定经济、生态和美学价值[1]。对于景观视觉审美方面,景观是人们对周围环境视觉上的感知,主要指具有特色景物、能带来视觉愉悦的风景画面[2]。景观是一种重要的旅游资源,景观视觉质量评价是指导旅游资源管理,合理进行旅游规划和开发的基本依据。景观视觉质量评价是评价者心理活动和景观的视觉质量交互作用的结果,是评价者利用视知觉对景观的外在与功能所做的价值判断[3,4]。目前景观视觉质量评价方法主要分为四大学派:专家学派、心理物理学派、认知学派和经验学派[5-8]。专家学派注重形式美原则,评价工作由专业人员来完成,用于评价风景的观赏价值,如美国林务局的视觉管理系统（VMS）与风景管理系统（SMS）。心理物理学派用“刺激-反应”关系作为“景观-审美”关系的解释,包括景观评价中应用较多的三种方法[9-11],即Daniel等提出的美景度评价法（SBE）[12]、Buhyoff等提出的比较评价法（LCJ）[13]和Osgood提出的语义解析法（SD）[14]。认知学派用人的进化过程及功能需要去解释人对风景的审美过程,包括Kaplan等的环境评判模型[15]和Appleton的栖息地和瞭望-庇护理论[16,17]等。经验学派重视人对景观审美的主观作用,强调人的社会文化属性[18],包括Itami的现象学模型等[19]。
眼动指眼睛获取外界视觉信息时所发生的运动,在一定程度上可以反映个体内在的认知过程[20],主要由注视、眼跳、追随三个基本形式组成[21-23],包括时间维度（平均注视时间、注视总时间、眼跳时间等）和空间维度（眼跳距离、注视次数、眼跳次数等）两类描述眼睛变化的指标[24,25]。眼动分析法是通过记录和分析人的眼动数据来推断其心理过程的方法。在人的认知过程中,视觉是人们获得信息的最主要途径,不同的认知过程表现出不同的眼动行为特点,通过眼动仪追踪到眼动特点,分析人的认知行为[26]。眼动分析法目前主要运用在广告、阅读、道路驾驶等方面的研究[22-25,27],近年来逐渐被引入到地理学、地图学及景观学等研究中[28,29]。利用眼动仪对景观进行研究的成果较少,目前主要用于测量人们对景观的视觉感知特征,从而做出推论。如 Nordh等研究不同的景观要素的眼动数据来分析一些能够恢复注意力的景观要素[30];Dupont等探讨不同属性以及特征的景观照片对人的感知产生的影响,并研究了景观专业和非景观专业的被试对景观的视觉感知,其中专业被试对景观感知更强烈[31,32]。国内眼动用于景观的研究主要有张卫东等对城市绿化景观的研究[33]、李学芹等对学生观看校园景观时产生的心理活动规律的研究[34]、王明对眼动用于景观视觉质量评价的初步研究[35]、周心怡对眼动在景观设计及公园导游图中的应用研究[36]、张捷等对书法景观知觉特征的研究[37]、Ren等对声音刺激对景观注视特征影响的研究[38]等。
目前景观视觉质量评价方法多是从评价者的主观角度出发,以公众的感受为依据进行的,评价会牵涉到复杂的指标体系。而眼动追踪可以客观衡量人们对景观的观察,即公众的主观感受可从其眼动指标得到客观体现,因此眼动分析法是一种强有力的景观研究工具。本文以宏村旅游景观为例,将眼动分析方法引入景观视觉质量评价中,通过眼动追踪仪记录大学生被试在观看景观图片时的眼动数据,探究其对于景观的眼动特征,并初步构建基于眼动实验的旅游景观视觉评价方式,从而给出提高宏村旅游景观视觉质量的建议。该研究利用新技术为景观视觉评价研究提供新的思路,并且通过眼动特征,可以解析人们对景观的认知过程,进而了解人们对景观的深层心理,对景观的视觉质量提升和景区的旅游规划开发与管理有重要意义。

2 研究区概况、研究方法与实验设计

2.1 研究区概况

宏村地处安徽省黟县,被誉为“中国画里乡村”,是著名的旅游目的地。宏村兼具特色建筑的人文景观和竹海田园的自然景观,景观均衡多样、协调生动,具有一定视觉吸引力,有利于进行景观视觉质量评价的实验。
景观分类的原则主要有空间上具有明显差异性、功能相互关联、主导因子、尺度原则及实用性[39]。乡村的旅游景观是由聚居、经济、文化和自然等景观构成的景观环境综合体,景观特征上可分为自然景观、人文景观和复合景观[40,41]。宏村是知名的乡村旅游地,其景观类型既包括基本的农业和生态景观,也具有特色的聚落建筑、深厚的古村镇文化艺术景观,同时考虑到现实中游客中小尺度游览视角及对乡村旅游地景观评价的研究目的,本文从旅游和景观美学角度对“自然、人文和复合景观”的传统景观分类进行探讨和实地化,初步将宏村的景观分为:聚落景观、生态景观、农业景观、文化景观四类进行眼动实验。聚落景观指由建筑、街巷、公共休息场所等与周围环境之间构成的环境综合体;生态景观指由山体、动植物及河流等基本的自然元素构成的景观类型;农业景观指人们与自然景观长期的相互作用中经过农业生产活动而形成的景观,包括农田、农业活动等;文化景观指文化意象的物化表现,主要包括祠堂、牌坊等文化建筑,楹联、雕刻等艺术形式,以及节庆等文化活动。

2.2 研究方法

本文主要采用眼动分析法、问卷调查法以及数理统计方法进行研究:①利用眼动仪捕捉并记录人们观看景观图片过程中眼睛表现出来的生理活动,分析眼动数据,探讨被试对景观的视觉反应规律。②利用问卷调查法获取被试对于景观视觉质量的主观评价数据,对问卷数据进行因子分析,确定景观视觉质量主观评价指标权重。③结合主观评价和眼动两类数据进行相关分析和回归分析,研究被试在观察图片时的眼动指标与其主观评价之间的关系。

2.3 实验设计

2.3.1 实验目的
获得被试眼动数据和景观视觉质量主观评价分值。
2.3.2 实验准备
（1）景观图片选择。考虑到现场景观评价的人力、物力等限制,选择以图片为媒介进行研究。图片来自蚂蜂窝旅游网[42]以及微收藏论坛。图片筛选依据本文对宏村四类景观的定义,按照主题景观的代表元素占照片面积的比例较大且构图适中的原则,首先进行预筛选得到50张图片,统一图片尺寸为1600 × 900像素,再向多位老师和专家咨询意见,最后从50张图片中挑选出每种景观3张共12张具有代表性的图片作为实验图片。为了排除首因效应,在剩余图片中挑选3张作为试验的预热图片。
（2）被试选择。选择南京大学在校本科生及研究生共60人作为被试人员。被试的裸眼视力和矫正视力均为正常,其中男生28人,女生32人,平均年龄25岁,专业背景包含地理学、海洋学、计算机、信息工程、化学、心理学、经管类等。大学生具有一定旅游经历和景观审美评判能力,专业背景多样确保被试群体尽可能包含多种喜好,审美广泛,同时借鉴现有眼动相关研究[32-35,43],一般认为选择大学生进行眼动实验具有可行性和代表性。此外,心理学实验根据研究内容、类型以及经费成本确定其样本量[44],心理学研究范式认为心理学实验样本包含30个被试以上称为大样本实验,样本信度较为可靠,因此选择60位大学生作为被试较为合理。
（3）仪器。实验仪器为SMI iViewX系列的RED桌面式眼动仪,眼球运动采样频率为250赫兹。仪器包括电脑（19英寸,屏幕分辨率1280 × 800）,眼动追踪器,加密狗以及适配器,具有良好的移动便携性能。另准备一台笔记本电脑用于做问卷时浏览景观图片。
2.3.3 实验过程
（1）引导被试坐在眼动仪屏幕前约50cm处,主试者向被试解释整个实验目的、过程和要求。
（2）预热后进行眼动校准,调整好使被试稳定下来。
（3）校准完毕后,在被试不知情的状态下播放3张预热图片,随后播放12张实验图片,同时眼动仪开始追踪眼动数据,直到播放完毕停止追踪,图片的播放进程由被试控制,整个实验过程约3分钟。（为更准确了解被试对不同景观类型的心理偏好,避免因被试在规定时间内看完图片而产生垃圾眼动数据等问题,本次实验不控制被试观看照片的时间。）
（4）被试图片观看结束后进行主观评价问卷填写。被试按幻灯片顺序对图片进行景观视觉质量打分。
2.3.4 实验数据处理
实验结束后,软件自动形成 EDE 文件,采用BeGaze3.5分析软件对实验数据进行处理,提取所需眼动指标数据并导入SPSS 17.0 进行统计分析。删除一个不完整的数据,最终有效数据为59位被试的眼动数据。每种景观各选取2张图片的眼动数据进行前期构建模型,剩余4张图片数据用做后期模型验证。
2.3.5 指标选取
（1）眼动指标选取。考虑到本实验中各被试的观察时间不一致,因此选择注视频率（Fixation Frequency）、平均注视时间（Average Fixation Duration）、注视时间比重（Percentage of Fixation Duration）、眼跳频率（Saccade Frequency）、眼跳时间比重（Percentage of Saccade Duration）、平均眼跳幅度（Average Saccade Amplitude）、平均眼跳速度（Average Saccade Velocity）共7个眼动指标,其基本意义如表1所示。
Table 1 Basic meaning of eye movement indexes

表1 眼动指标基本意义

眼动指标 简写 基本意义
注视频率/（次/s） FF 注视次数与注视时间之比,反映评价区域受重视程度的指标,注视频率高则表示被试对图片感觉重要或较为感兴趣
注视时间比重 PFD 注视总时间与观察总时间的比值,注视时间比重越小,说明被试对图片的观察时间相对较长而注视总时间相对较短
平均注视时间/（ms） AFD 被试对每个注视点停留的平均时间,被试对图片认知越努力,其在注视点停留的平均时间就越长。
眼跳频率/（次/s） SF 单位时间内的眼跳次数,能够反映被试的搜素行为。在信息搜索过程中眼动频率高表明被试的搜索量大,其所观察的图片的特征不鲜明
眼跳时间比重 PSD 眼跳总时间与观察总时间的比值,反映被试在选取注视点上所用的时间
平均眼跳幅度/度 ASA 反映获取信息的范围。平均眼跳幅度越大表示图片特征越鲜明,被试能够直接到达目标区
平均眼跳速度/（度/s） ASV 评价被试获取信息范围大小的指标,反映图片信息的鲜明特征
（2）主观评价量表设计。使用SBE法和SD法相结合的方法,构建旅游景观视觉质量的主观评价体系。SBE法通过评价者自己的审美标准给每一处所研究的风景进行打分[45],语义解析法（SD）主要采用言语尺度对人的直观感受进行心理测定,从而构造定量的数据对景观评价[46]。在刘滨谊等[47]、谢花林等[48]研究的基础上,结合宏村的实际情况,选取自然性（Naturality,N）、多样性（Diversity,D）、协调性（Harmony,H）、奇特性（Strangeness,S）、有序性（Orderness,O）、生动性（Vividness,V）、文化性（Culture,C）、宜人性（Amenity,A）共8个语义变量作为评价指标。评价采用10分制度量标准,1分是最低分,10分是最高分。
采用因子分析法确定主观评价体系中8个指标的权重。借助SPSS对8个指标的问卷数据进行因子分析,得到各因子的权重如表2所示,进而得出景观视觉质量计算公式:
VQ = 0.17 N + 0.18 D + 0.17 H + 0.04 S + 0.08 O + 0.17 V + 0.07 C + 0.12 A （1）
式中 VQ 为景观视觉质量评价值;N-A这8个大写字母分别代表8个评价指标。
Table 2 Subjective evaluation system indexes weight of landscape visual quality

表2 景观视觉质量主观评价体系指标权重

指标 自然性（N） 多样性（D） 协调性（H） 奇特性（S） 有序性（O） 生动性（V） 文化性（C ） 宜人性（A）
权重 0.17 0.18 0.17 0.04 0.08 0.17 0.07 0.12

3 结果及分析

3.1 景观眼动特征

3.1.1 景观眼动指标差异
将四类景观的眼动数据进行单因素方差分析,得到表3。四类景观在注视频率、平均注视时间和眼跳频率这3个眼动指标上呈现显著差异（sig.分别为0.000、0.034和0.003）,而在另外4个指标上差异不明显。不同景观之间差异程度不同,文化景观与其他景观相比眼动特征差异最大,其中注视频率和眼跳频率与另外三类景观均显著差异,文化景观的注视频率最低,平均注视时间最高,说明文化景观的信息量较大,被试需要花较多时间获取信息,眼跳频率最小表明文化景观的特征很明显,因此文化景观在宏村的景区设计中具有点睛之笔的功能,能增加景区的内涵和可读性,提高游客停留时间;农业景观平均眼跳幅度和平均眼跳速度均是最小,表明农业景观较为单调平和;聚落景观的注视频率较高但平均注视时间最短,表示聚落景观包含的信息量少,容易被观察;生态景观注视频率最高,表明被试对生态景观比较有兴趣,生态景观吸引力大。
Table 3 Differential analysis of eye movement indexes in landscape types

表3 不同景观类型眼动指标差异分析

眼动指标 FF PFD AFD SF PSD ASA ASV
总体差异（sig.） 0.000* 0.981 0.034* 0.003* 0.470 0.111 0.747
景观类型间差异
聚落景观（a） 2.54d 0.84 355.91 2.44d 0.07 2.65 84.00
生态景观（b） 2.57d 0.85 360.86 2.43d 0.07 2.86 86.47
农业景观（c） 2.47d 0.85 406.60 2.30d 0.06 2.41 82.24
文化景观（d） 2.21abc 0.85 424.48 2.08abc 0.07 3.97 88.48

注:*表示在0.05水上具有显著差异;文化景观中2.21abc,2.21表示文化景观的注视频率均值,abc表示文化景观与聚落景观、生态景观、农业景观有显著差异,其他值解释方式与此相同。

3.1.2 景观眼动热点图
对总体被试的注视点位置和时间进行可视化得到景观的热点图（图1）。可以看出,聚落景观的视觉范围比较集中,注视点主要集中在月沼周边的古建筑和景观小品（小桥）上。生态景观和农业景观的注视点均未集中在某一特定要素上,而是看向田野、山体或水体交界的地方,其中生态景观注视点分布范围较大,视觉范围较为广泛。文化景观的视觉范围最为集中,注视点集中在石雕、牌匾区域上,完全忽略其他文化景观要素。因为受景观元素视觉特性影响,不同景观类型因景观元素的面积、形状、位置及色彩等不同而产生不同视觉感知和偏爱[49],聚落和文化景观的主题景观元素如房屋、雕刻等一般位于景观图片的中心,形状整齐,易形成视觉焦点,而生态和农业景观的主题景观元素如树木、山体、河流、田野等一般形状不规则,分布随意,且颜色相似,注视较为分散。总体来说,人们更偏向于观看景观的主体建筑物（图1a）、某种较为突出的景观元素（图1b、图1g、图1h）或景观元素交界处（图1c、图1d、图1e、图1f）。
Figure 1 Heat maps of four kinds of landscape pictures

图1 四类景观的热点图

3.2 眼动指标下的景观视觉质量评价模型

3.2.1 模型构建
根据主观评价下景观视觉质量评价体系公式（1）计算出每张图片的景观视觉质量值,将7个眼动指标的数值与景观视觉质量值进行相关分析,得到表4,发现主观评价的景观视觉质量与注视时间比重在0.01的水平上显著相关,与注视频率、平均注视时间及眼跳时间比重在0.05水平上显著相关,说明眼动指标与主观评价所得到的景观视觉质量值具有一定相关性。
Table 4 Correlation analysis between eye movement indexes and subjective evaluation value of landscape visual quality

表4 景观视觉质量主观评价值与眼动指标相关性分析

FF PFD AFD SF PSD ASA ASV
VQ Pearson相关性 0.105* -0.127** -0.113* 0.075 0.101* 0.033 0.072
显著性 0.023 0.006 0.014 0.102 0.028 0.469 0.119
N 472 472 472 472 472 472 472

注:**、*分别表示在0.01、0.05水平（双侧）上显著相关。

（1）假设眼动指标下的景观视觉质量（Eye-traking Visual Quality,EVQ）与7个眼动指标具有多元线性相关关系。
（2）将主观评价得到的景观视觉质量作为因变量,7个眼动指标作为自变量,利用逐步回归方法对自变量和因变量进行多元线性回归分析,希望得到景观视觉质量和眼动数据之间关系。
（3）在方差分析中,统计量F=7.465,相伴概率值sig.<0.005,进一步判断眼动指标与旅游景观视觉质量之间存在回归关系。从回归分析得到的表5可以看出,多元线性回归方程经过两个步骤得到,多元线性最优回归方程通过表5中的模型2可以给出,即景观视觉质量的眼动评价模型:
EVQ = 6.455 + 0.226 FF - 1.248 PFD （2）
式中 EVQ 为眼动指标下的景观视觉质量;FF为注视频率;PFD为注视时间比重。
Table 5 Eye movement evaluation model coefficients by regression analysis

表5 眼动评价模型回归系数分析

非标准化系数 标准系数 t Sig.
B 标准误差 试用版
模型1 （常量） 6.899 0.347 19.889 0.000
注视时间比重 -1.120 0.402 -0.127 -2.786 0.006
模型2 （常量） 6.455 0.383 16.851 0.000
注视时间比重 -1.248 0.402 -0.142 -3.101 0.002
注视频率 0.226 0.085 0.122 2.658 0.008
从得出的景观视觉质量眼动评价模型可以发现,注视时间比重和注视频率两个指标对旅游景观视觉质量评价有显著的影响,眼跳频率、平均注视时间、眼跳时间比重、平均眼跳幅度、平均眼跳速度对旅游景观视觉质量评价影响不显著。注视时间比重和注视频率是对旅游景观视觉质量评价构成显著影响的重要指标,观看时间相对越长（注视时间比重越小）,注视频率越大,则旅游景观视觉质量评价越高。
将宏村四类景观的注视频率和注视时间比重两眼动指标的均值分别代入公式（2）,计算可得宏村四类景观的视觉质量值分别为:聚落景观5.99、生态景观5.98、农业景观5.96、文化景观5.90。四类景观视觉质量较为均衡,聚落景观分值最高,表明虽然聚落景观包含信息少,但其建筑的灰白色调协调融合且成一定视觉规模,对游客产生吸引力,应保持该景区优势;宏村文化景观虽然特征明显、视点突出,但其景观视觉质量却不高,说明文化还未充分发挥其最大功效,此后景区开发中应注重文化景观规模、色彩及形式的表达。生态和农业景观因颜色舒适、视线开阔而带来良好视觉感受,生态景观的高注视频率表明,生态化是景区提高其总体视觉质量的一个新方向。
3.2.2 模型检验
为了验证上述回归模型的准确性,将实验中预留的4张检验图片的注视频率和注视时间比重放到上节的回归方程计算,可以得到四类景观视觉质量的预测得分,同时将这4张图片的问卷数据带入公式（1）得到其主观评价得分,并对预测得分和主观评价得分进行比较（表 6）,发现两者总体表现一致（其中聚落景观、农业景观和文化景观主观评价得分和预测得分非常接近）。预测得分可以准确表示被试的旅游景观视觉质量评价,表明回归模型的预测效果比较好。该多元回归方程将客观眼动数据与主观的旅游景观视觉质量评价有效的结合,通过客观的眼动分析方法对旅游景观视觉质量的主观评价值进行预测是可行的,今后的研究只要得到眼动数据就可以估测被试对旅游景观视觉质量评价值。
Table 6 The tested pictures’ score of subjective evaluation and forecast evaluation

表6 检验图片的主观评价与预测评价得分

景观类型 主观评价得分 预测评价得分
聚落景观 5.85 6.01
生态景观 6.98 5.96
农业景观 5.81 5.96
文化景观 5.98 5.96

4 结论与讨论

4.1 结论

（1）不同景观类型表现为不同的眼动特征,景观视觉特点通过眼动数据进行数量化和可视化得以清晰展现;通过构建景观视觉质量眼动评价模型,可以直接用眼动数据计算评价景观的视觉质量,得到较为客观的评价结果。
（2）对于乡村旅游地,聚落景观与文化景观的视觉范围较为集中,注视点主要分布在主体建筑物、某种特色突出的景观元素上;生态景观和农业景观视觉范围较广泛,人们主要看向田野、山体或水体交界的地方。这表明人们视觉焦点偏向于内涵丰富、独具特色且多要素协调融合的景观。
（3）通过构建旅游景观视觉质量的眼动评价模型,说明注视频率越大,观看时间越长（注视时间比重越小）,则旅游景观视觉质量评价越高。聚落景观因其建筑设施的体征及体量而形成一定视觉规模,对游客产生视觉吸引力,应保持其视觉优势;文化景观一般特征明显、视线焦点突出,景区开发中应注重其规模、色彩及形式的表达;生态和农业景观因颜色舒适、视线开阔而带来良好视觉感受,生态化是景区提高其总体视觉质量的一个新方向。
期望未来可以用客观的眼动数据来评估旅游景观视觉质量,为旅游景观视觉质量提升提供参考,为旅游规划开发与管理提供依据。

4.2 讨论

（1）本研究以旅游景观为例,应用第一手实测数据,尝试将眼动评价法用于景观视觉质量评价。研究不仅为旅游景观视觉质量评价提供了客观、科学的方法,更为景观视觉质量评价提供新思路。根据心理学原理,凡能满足个体需要而使其产生积极愉悦情绪等情感体验的事物都会使其产生兴趣,吸引其注意而给予更多关注,同时表现出有一定规律的眼动模式[33],广告和网页的眼动研究中也证实了这一点[22,23,50]。本研究通过眼动探讨被试对景观的兴趣特征和景观的吸引力,进而评价景观的视觉质量,证明眼动数据对景观视觉质量具有一定指示作用,眼动分析法对景观视觉质量评价具有适用性。
（2）本研究选择了大学生为实验对象,虽然大学生作为被试进行眼动研究的尝试性探讨具有一定的代表性也非常有意义,但是大学生被试仅仅作为初步探讨眼动用于景观评价的可行性的一个案例。因为不同人口特征的群体对景观关注度是有差异的,仅选择大学生这一群体被试,其观点不一定能完全代表整体旅游者,初步的研究可能具有一定的局限性,作为景观眼动研究的尝试性探讨仍需进一步深化和拓展。今后相关的研究可以扩大被试人口背景范围,在真实景区以游客为被试进行实验,尽可能得到旅游者对景观更真实的评判,期望未来可以得出更具普适性的研究结论。
（3）研究实验图片不能完全代替实际景观、不同类型旅游地景观差异等问题仍待考虑,眼动用于景观评价尚有较大的研究空间。

The authors have declared that no competing interests exist.

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