En el desarrollo ecológico urbano, la planificación y el diseño efectivos de los espacios habitables son cruciales. Los métodos tradicionales de representación de planes de color, que utilizan principalmente redes generativas adversariales (GAN), dependen en gran medida de la extracción de bordes. Esto a menudo conduce a la pérdida de detalles importantes de los borradores dibujados a mano, afectando significativamente la representación de los conceptos clave del diseñador. Este problema es especialmente crítico en la planificación de parques complejos. Para abordar esto, nuestro estudio presenta un sistema basado en GANs condicionales. Este sistema convierte rápidamente bocetos de parques en blanco y negro en diseños a color completos. También empleamos una estrategia de aumento de datos para mejorar la calidad de la salida. La investigación revela: (1) Nuestro modelo produce de manera eficiente diseños adecuados para aplicaciones industriales. (2) El aumento de datos basado en GAN mejora el volumen de datos, lo que lleva a efectos de representación mejorados. (3) Nuestro enfoque único de representación directa a partir de bocetos ofrece un método novedoso en la planificación y diseño urbano. Este estudio tiene como objetivo mejorar el aspecto de representación de un flujo de trabajo inteligente para el diseño paisajístico. Técnicas de representación más eficientes reducirán el tiempo de iteración de las soluciones de diseño iniciales y promoverán la velocidad iterativa del pensamiento de los diseñadores, mejorando así la velocidad y eficiencia de todo el proceso de diseño.