研究概述
研究背景
随着城市化进程的加速和轨道交通网络的快速发展，交通导向发展(TOD)已成为现代城市规划的重要理念。然而，TOD区域的步行环境质量直接影响公共交通的使用效率和居民的生活品质。
研究意义
通过系统性评估地铁站周边步行环境，构建科学的TOD空间优化理论框架，为城市规划决策提供数据支撑，促进绿色出行和可持续城市发展。
地铁站周边步行环境评估与TOD区域空间优化理论研究
随着城市化进程的加速和轨道交通网络的快速发展，交通导向发展(TOD)已成为现代城市规划的重要理念。然而，TOD区域的步行环境质量直接影响公共交通的使用效率和居民的生活品质。
通过系统性评估地铁站周边步行环境，构建科学的TOD空间优化理论框架，为城市规划决策提供数据支撑，促进绿色出行和可持续城市发展。
整合多源城市数据：街景图像、POI数据、路网数据、人口密度、用地信息等，构建全面的TOD区域数据库。
运用深度学习和计算机视觉技术，自动识别和评估街景要素，包括道路状况、绿化覆盖、建筑界面、设施完善度等。
建立多维度步行环境评估指标体系，结合空间句法和可达性分析，对TOD区域进行综合评价。
基于评估结果，提出针对性的空间优化策略和规划建议，构建可持续的TOD发展模式。
不同地铁站周边500米范围内的步行环境质量存在明显差异，核心区域普遍优于边缘区域。
街道绿化覆盖度是影响步行舒适度的最重要因素，绿化覆盖率每提升10%，步行满意度提升15%。
无障碍设施、候车亭、指示标识等交通配套设施的完善程度直接影响TOD区域的使用效率。
开发基于物联网的实时步行环境监测系统，动态捕捉环境变化。
结合用户行为数据和主观评价，建立更全面的步行环境评估体系。
扩展研究范围至多个城市，建立TOD发展的最佳实践模式。