| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 中文图表索引 | 第11-16页 |
| 第一章 引言 | 第16-32页 |
| 1.1 选题背景 | 第16-19页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第16-19页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第19页 |
| 1.2 研究现状及评述 | 第19-27页 |
| 1.2.1 车载LiDAR数据处理研究进展 | 第19-21页 |
| 1.2.2 街景照片应用研究进展 | 第21-22页 |
| 1.2.3 道路美景度评价研究进展 | 第22-27页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第27-30页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第27页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第27-28页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第28-30页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第30-32页 |
| 第二章 研究区与数据介绍 | 第32-37页 |
| 2.1 研究区概况 | 第32页 |
| 2.2 数据源介绍 | 第32-37页 |
| 2.2.1 车载LiDAR数据 | 第33-34页 |
| 2.2.2 街景照片数据 | 第34-37页 |
| 第三章 街道空间感受指标计算方法 | 第37-80页 |
| 3.1 引言 | 第37-39页 |
| 3.2 基于体元组和空心率分析的车载LiDAR数据分类 | 第39-53页 |
| 3.2.1 构建体元组 | 第39-44页 |
| 3.2.2 基于体元组和形状识别的点云分割 | 第44-50页 |
| 3.2.3 基于“空心率”的车载LiDAR数据分类 | 第50-53页 |
| 3.3 空间感受指标计算 | 第53-58页 |
| 3.3.1 三维绿量 | 第53-54页 |
| 3.3.2 景观多样性指数 | 第54页 |
| 3.3.3 日照指数 | 第54-57页 |
| 3.3.4 街道围合度 | 第57-58页 |
| 3.4 试验与分析 | 第58-79页 |
| 3.4.1 参数与阈值设置 | 第58-60页 |
| 3.4.2 车载LiDAR点云分类结果与评价 | 第60-66页 |
| 3.4.3 对比实验分析 | 第66-70页 |
| 3.4.4 各指标计算结果及分析 | 第70-79页 |
| 3.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第四章 街道视觉感受指标计算方法 | 第80-106页 |
| 4.1 引言 | 第80页 |
| 4.2 视觉感受指标计算 | 第80-92页 |
| 4.2.1 色彩要素 | 第80-82页 |
| 4.2.2 显著区域特征 | 第82-86页 |
| 4.2.3 绿色视觉指数 | 第86-88页 |
| 4.2.4 视觉熵 | 第88-91页 |
| 4.2.5 天空开阔指数 | 第91-92页 |
| 4.4 试验与分析 | 第92-105页 |
| 4.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 第五章 街道美景度评价方法 | 第106-117页 |
| 5.1 构建街道美景度综合指标体系 | 第106-113页 |
| 5.1.1 评价单元确定 | 第106-107页 |
| 5.1.2 构建指标体系 | 第107页 |
| 5.1.3 数据标准化 | 第107-108页 |
| 5.1.4 指标权重计算 | 第108-113页 |
| 5.2 评价结果 | 第113-116页 |
| 5.3 评价结果验证 | 第116页 |
| 5.4 本章小结 | 第116-117页 |
| 第六章 结论与展望 | 第117-121页 |
| 6.1 结论 | 第117-118页 |
| 6.2 创新点 | 第118页 |
| 6.3 研究展望 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第121-129页 |
| 攻读硕士学位期间取得的主要科研成果 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |