大数据赋能街景规划：生活性街道空间视觉环境评价与优化

　　1 绪论
　　1.1 研究背景
　　1.2 研究问题
　　1.3 研究目的与意义
　　1.4 研究对象与概念界定
　　1.5 研究内容与研究方法
　　1.6 技术路线
　　2 基础研究
　　2.1 视觉相关理论与研究
　　2.2 生活性街道相关研究
　　2.3 街景图像相关研究
　　2.4 研究评议
　　3 生活性街道空间要素与视觉环境关联分析
　　3.1 行人行为及视觉需求
　　3.2 生活性街道空间视觉环境问题及成因
　　3.3 生活性街道空间视觉环境优化原则
　　3.4 生活性街道空间视觉环境影响因素
　　3.5 本章小结
　　4 生活性街道空间视觉环境评价方法构建
　　4.1 生活性街道空间视觉环境评价指标选取
　　4.2 街景图像采集与应用
　　4.3 生活性街道空间视觉环境评价模型构建
　　4.4 本章小结
　　5 生活性街道空间视觉环境评价
　　5.1 研究区域概况
　　5.2 生活性街道空间视觉环境得分空间分布特征
　　5.3 生活性街道空间视觉环境指标空间分布特征
　　5.4 生活性街道空间视觉环境影响机制分析
　　5.5 生活性街道空间视觉环境构成差异分析
　　5.6 本章小结
　　6 生活性街道空间视觉环境优化建议
　　6.1 生活性街道空间视觉环境优化策略框架
　　6.2 打造视野宜人、层次丰富的开放性街道
　　6.3 打造景致优美、绿化多样的舒适性街道
　　6.4 打造空间安全、体验丰富的安全性街道
　　6.5 打造印象多元、视觉协调的丰富性街道
　　6.6 本章小结
　　7 结论与展望
　　7.1 研究结论
　　7.2 研究创新点
　　7.3 研究展望
　　参考文献

　　孙立：东京大学博士，北京建筑大学建筑与城市规划学院教授，中国城市规划学会理事，国家注册规划师。出版书著10余部，其中包括《社区参与整治》《走向共享社区》《走向开放住区》《中国城中村》等社区相关系列专著5部，编著住建部十三五教材及其他书著等多部，发表学术论文60余篇。

　　本书以生活性街道为研究对象，对其视觉环境展开系统研究，旨在解答不同街景要素特征对视觉感知影响程度和基于街景要素构成差异如何优化生活性街道空间。主要研究内容包括：背景及基础理论研究、生活性街道空间要素与视觉环境关联分析、生活性街道空间视觉环境评价方法构建以及实证研究。本书涉及城市规划、环境心理学、计算机视觉、大数据分析等多个学科领域，可推动学科交叉融合。本书引入大数据和街景图像技术作为新的研究方法，可以丰富城市规划领域的研究方法，为相关理论的发展提供新的支持。