街道空间是城市公共空间的重要组成部分,街道空间边界的形态在很大程度上影响着街道空间的格局。本文从街道空间的视觉感知为研究的切入点,通过GIS平台下的viewshed工具,研究不同速度下街道空间的视觉边界确定方法。在南京大学丁沃沃和童滋雨的论文(An approach for simulating the street spatial patterns))中,从视觉感知角度对南京、柏林、巴黎等六个具有代表性的城市街道切片进行了街道空间格局(street spatial pattern)的量化分析,基本实现了对不同城市肌理下的街道空间形态的表征。然而,在其文章中一条连续的街道空间边界是提取视觉数据的重要前提,作者基于视觉经验对这一问题进行了简化处理,其处理的方法是否恰当?是否会使结论产生偏差?为了回答这些问题,本文在其研究基础上对街道空间的视觉边界确定方法进行了研究,并通过与原有结论的对比分析验证了本文方法的合理性。与欧洲传统城市街道较为连续的街墙面不同,中国城市的街道建筑较为离散,常出现因建筑间距、建筑退距、交叉路口等因素导致的无清晰物质边界的空间区域,从而在视觉感知上,街道空间的边界相对模糊。本文将研究的重点放在街道的交叉口空间边界确定上,通过对城市交叉口切片的类型研究,得到三条能够包含各类型交叉口的街道理想模型。本文引入速度这一因子,在不同观察速度下对街道理想模型进行视域分析,通过比较三种速度下T-n曲线的视觉数据,得出T-9曲线能够在不同速度下较准确的表征街道空间形态特点,从而将T-9曲线定义为街道空间的视觉边界线。最后,本文对六个城市街道切片重新进行视域模拟,通过与《An approach for…》中的数据的对比分析,验证了本文有关街道空间边界确定方法的合理性。