研究创新点
本研究突破传统街道视角局限，聚焦居民大部分时间所处的室内窗域视角，融合无人机（UAV）与地基（TLS）激光点云，构建基于三维空间的视觉质量评价体系。
通过引入三维评价因子和埃洛（Elo）评级系统，实现对室内视点所见室外建成环境的定量化、客观化评价，模型决定系数R²达到0.9693。
现有研究的三大局限
视角局限
现有评价多集中于街道、景区等室外场景，忽视了居民大部分时间所处的室内窗域视角。
评价主观性
传统的问卷调查受个体差异影响大，难以量化和标准化，缺乏客观性。
维度单一
现有评价多基于二维影像，缺乏对三维空间层次和深度信息的表达。
研究方法与流程
阶段1 数据预处理
点云配准
融合UAV点云（提供建筑顶面及大范围场景）与TLS点云（提供精细建筑立面），利用ICP算法进行精配准。
点云分类
使用布料滤波算法（CSF）分离地面，利用随机森林分类为地面、绿植、建筑等11类。
阶段2 窗户提取与视点确定
采用栅格化方法检测立面空洞，识别窗户轮廓。利用轴对齐包围盒（AABB）简化窗户边界，填补缺失窗户。以窗户中心点作为室内视点。
阶段3 视域影像构建
- 投影方式：以视点为原点，采用球面投影将三维点云投影为二维视域影像
- 范围：垂直于窗口的半球形空间（方位角0-180°）
- 参数：角分辨率0.4°，理论视距300m
阶段4 评价体系构建与建模
构建涵盖自然性、社会性、复杂性3个层面的11个评价因子，使用埃洛评级系统量化主观感知，采用随机森林模型建立预测体系。
评价体系：三维度十一因子
自然性 (Naturalness)
自然景观覆盖度 (NLC)
绿植、河流像素比例
绿色景观指数 (GLI)
绿植像素比例
天空开阔度 (SVF)
可视天空像素比例
开放空间比例 (OSR)
非人工设施比例
社会性 (Sociability)
公共设施覆盖度 (PFC)
路灯、桥梁、凉亭等设施比例
平面围合度 (PED)
建筑和围栏像素比例
车辆发生率 (MR)
车辆像素比例
复杂性 (Complexity)
景观多样性 (LD)
视域内地物类别数占总类别的比例
景观对比度 (LC)
自然景观与人造景观的比例差异
空间可视性 (SV) ⭐
三维指标：衡量视点实际可视的空间体积
空间层次均衡指数 (SLBI) ⭐
三维指标：反映近、中、远景的分布均衡性
三维指标的平均重要性（0.1963）显著高于二维指标（0.0675），表明三维空间信息对视觉质量评价具有决定性作用。