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摘要：本研究旨在通過深度學習技術，構建一種高效的城市空間品質量化評估框架。以泰順市為例，采用全卷積網(wǎng)絡（FCN）對街景圖像進行解析，識別并量化建筑、天空、植被等城市要素，進而評估街道空間品質。聚焦于天空開闊度、綠色率、建筑圍合度等指標，本研究不僅深入探討了城市空間品質的現(xiàn)狀及其影響因素，而且通過量化分析與可視化手段，為城市空間優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持?；诜治鼋Y果，我們提出了增加城市綠地、利用自然地形、促進建筑設計和植物配置多樣性等優(yōu)化建議，以提升泰順市街道空間的功能性、美學性，并最終提高居民的生活質量。同時，我們認識到研究的局限性，如樣本選擇偏差和模型泛化能力，并建議未來的研究探索這些量化工具在更廣環(huán)境中的應用，結合居民主觀感受進一步完善城市空間品質評估，推動城市規(guī)劃向更人性化和數(shù)據(jù)驅動的方向發(fā)展。