随着城市的快速发展,城市化带来的各种环境污染,噪音污染等城市病导致城市居民生活的环境面临着巨大的压力,对城市居民的生理和心理健康产生了很大的影响。而城市景观对改善城市环境,城市居民心理健康有着至关重要的作用。城市街道绿化是城市景观的重要组成部分,绿化视觉比例对街道空间环境的舒适度有重要影响。目前有大量的研究对城市中的绿地进行评价研究,但是大多数研究仅限于传统的二维空间指标,未将绿视率作为评价指标。同时传统的绿视率研究基于现场调研和人工摄影获取场地内的照片,需要耗费大量的人力和时间,难以应用到城市大范围内的绿视率研究。同时现有的绿视率研究,并没有对绿视率背后的驱动因素有着清晰的认知,使得现有的研究难以提出科学的绿视率优化政策。随着街景数据的发展和科技的进步,通过自动化编程获取城市中大范围的街景并自动提取已经不再是瓶颈。基于大数据实现静安区街道绿视率空间特征量化分析研究,同时提出客观的绿视率影响机制研究,为城市街道绿化研究提供个理论依据,为静安区绿地规划提供科学决策支持。以上海市静安区为研究区域,利用腾讯街景地图、高分辨率卫星影像和神经网络模型,结合Arc GIS软件计算了街道空间的绿视率、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index）。同时通过爬虫手段获取了道路等级、可达性、公园、商场、学校、医院、小区、地铁站、房价、等作为驱动因素,基于空间计量经济学模型从历史规划、经济和社会三个角度探究了街区内不同尺度下的道路绿视率的驱动因素,并进一步分析绿视率的影响机制。同时利用了经济学指标分析了静安区内的绿化公平程度。研究结果得到:（1）静安区的整体绿视率较好,平均绿视率能达到25%。同时街道绿视率呈现明显的空间自相关,在静安区的中部存在明显的低值集聚,北部也出现部分低值集聚,在南部则出现高值集聚。（2）静安区的绿视率公平性在中部地区呈现最不公平,其次在北部,南部分布则最公平。静安区的NDVI在南部最不公平,其次是中部,北部相较于最公平。（3）SLM模型结果解释了历史规划,经济,社会要素对道路绿视率的影响机制。历史规划因素中,道路等级和道路整合度与绿视率分布之间存在负相关关系。经济要素中,小区房价对道路绿视率起到正向作用。社会因素中,在研究不同兴趣点（Point of Interests）分布对绿视率的影响时,医院和地铁站的分布与绿视率显著相关,医院在小区的存在会增加周边街道的绿视率。而地铁站的存在则会降低周边街道的绿视率。本文最后提出了静安区的绿视率优化策略,针对不同情况中绿视率值的情况提出了对应的优化策略,这项研究有助于以人为本的规划和设计的发展,通过提供大面积的绿视率的连续测量,它可以为更有效的街道更新提供更准确的设计指导。本文的研究针对现有绿化建设提出了对应的提升策略,为未来城市的相关研究和建设提供一定的科学依据和理论指导。