随着信息通信技术的快速发展,新型数据不断涌现,通过物联网、云计算和人工智能技术对城市大数据进行深度融合、分析和挖掘,帮助人们从多角度研究城市系统,实现城市数据化和智能化目标。当前我国发展由增量向存量发展转变,城市空间研究对象从单一物质空间向城市复杂系统转变,在大数据技术的支持下将城市空间、人和数据科学紧密结合。但是在追求空间研究精细化和数据化的过程中,研究目标逐渐向技术方法倾斜,导致人本主义缺位。本文将居民日常生活中最常见的街道空间作为研究对象,以行人视角研究街道空间品质测度内容和策略方法。因此面向使用者需求的城市街道空间品质测度研究不仅是城市精细化治理的需求,也是城市服务能力提档升级的重要举措。在新城市科学迅速发展大背景下,本文首先基于大数据技术的应用对街道空间品质测度的相关理论和实践进行梳理,从物质空间环境、经济社会环境和人文活力环境三个维度构建街道空间品质“5D+3S”测度模型,共包含8个测度层面、14个测度指标和20个测度因子。其次,本文通过建立武昌旧城街道空间品质测度基础数据库,对旧城街道空间品质进行分维测度、特征分析和综合测度,并利用机器学习算法对街道空间品质综合测度结果进行等级划分,通过主观评价判断验证街道空间品质综合测度和等级划分有效性。然后,本文从武昌旧城整体街道空间品质和不同类型街道的总体空间品质两方面对影响因素进行剖析,研究发现武昌旧城内街道空间地域文化性、步行安全性、可达性和设计因素对品质的总体影响最为显著,而在与不同类型街道耦合时发现街道空间的设计、可达性、距公交设施距离和多样性对街道空间品质具有共性影响。最后,本文基于武昌旧城内的街道空间品质特征分析和多种影响因素研究,针对性的提出街道空间品质提升策略。