我如何评价风景名胜的道路？

相对GIS新手在这里。

我一直在进行个人项目，以评估道路骑摩托车的舒适程度。我编写了一个Python程序来处理TIGER数据集（PostGIS）中的道路数据并应用少量指标：

1. 道路变化（弯曲度）
2. 道路高程变化
3. 道路是否经过水域
4. 这条路穿过公园吗

应用指标的结果是一个良好的开端，但远非完美。因此，我正在尝试确定要应用的一些新指标。

1. 检查道路周围的土地覆盖率。沿着起伏的山坡骑行比森林要好，而森林比工业园区要好。
2. 路况（铺砌或未铺砌）
3. 停车标志，路灯的数量
4. 利用视域分析来检查道路上是否确实可见水体
5. 识别山景并使用视域分析来查看是否可以从公路上看到山（想想大烟山）
6. 应用历史流量数据

我需要一些GIS专业人员的建议。这些听起来可行，甚至有意义吗？你能想到我应该尝试的其他方法吗？

最重要的是，我可以从哪里获得有效构想的数据？

从GIS的角度来看，您几乎可以想到的任何方式分析任何可用的数据集，因此此处的技术可行性不是问题。特别是您熟悉Python（我建议使用QGIS / GRAS soft）。

但是，似乎您的问题是针对景观专业而非GIS的。从您的描述来看，您似乎希望收到对行驶中的景观的视觉感知评估。

我认为执行此类分析是一项艰巨而复杂的任务，就像您仅根据地理期货进行评估一样，您将只接受与视觉评估密切相关的景观评估，尽管这是两种完全不同的动物。您要评价的（在我看来）是驾驶员的个人经历，而不仅仅是物理特征的存在。

网络上有大量视觉，风景秀丽的评估报告，因此您可能应该开始寻找可以衡量景观吸引力的指标。

您将必须主要分析视图的范围和复杂性（从驱动程序的角度）。通常认为具有吸引力的是：天际线，景观的复杂性，自然性（不是确切的术语），文化特征，视野范围（宽度，深度）。棘手的是，并非总是最自然的风景才是最吸引人的，因为某些文化特征的组合可能比半自然风景更具吸引力。通常，您需要在现场逐案评估您的视觉体验，这就是为什么我认为实现精确矩阵是一项艰巨的任务，尽管并非不可能。

很抱歉，很无聊，但最后没有任何有价值的结论。我会考虑是否有任何实用建议。

本文发表在ESRI的ArcUser Spring 2010出版物中，概述了他们在尝试完成所要尝试的过程中所采用的过程。