1. 研究目的与意义
研究背景：
房地产业是当前中国许多城市最为活跃的产业，住宅区的区位、周边交通、环境等因素是购房者通常考虑的条件，同时其也是决定住宅区房屋价格的重要因素。苏州市是江苏省的经济强市，全国第一地级市，有着强大的经济，文化，工业实力，苏州市实现地区生产总值23958.34亿元，位居全国第6，经济实力强盛，导致了苏州的房价在全国都是极具代表性了。
城市绿地是指以自然植被和人工植被为主要存在形态的城市用地，是对居住区范围内可以绿化的空间实施绿色植物规划配置、栽培、养护和管理的系统工程模式建立起来的绿地，包括居住区公共绿地、居住区道路绿地和宅旁绿地等。城市绿地可以改善城市小气候，增加大气湿度提高周围居住的舒适度，同时降低周围噪音等。大部分学者认为城市绿地景观分布影响着周围房价的价格，现在越来越多的住房考虑周围绿地景观的设置。本文采用arcgis软件结合景观生态软件计算各景观的指数，利用POI数据等多数据源，通过抓爬获取苏州的房价信息，获取房价与绿地景观指数之间的相关规律。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
（1）分析房屋的空间分布以及周边绿地景观的分布情况
3. 研究的方法与步骤
研究方法：（1）可视化方法： 可视化方法是指在原始数据转换为可视化元素后，利用形象直观的表现形式来显示复杂的资源内容，从而加深用户的理解。通过对绿地景观数据进行处理形成散点图、直方图、热力图等图可以让更加简洁明表达
（2）空间自相关方法:是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性，将房价和绿地景观数据相结合分析。
（3）空间聚类分析：空间聚类作为聚类分析的一个研究方向，是指将空间数据集中的对象分成由相似对象组成的类。同类中的对象间具有较高的相似度，而不同类中的对象间差异较大。
4. 参考文献
[1] 宋伟轩，毛宁，陈培阳，等．基于住宅价格视角的居住分异耦合机制与时空特征——以南京为例［J］．地理学报，2017，72(4):589 －602．
[2] 徐晶鑫,李俊峰.基于GWR模型的南京市住宅价格影响因素与机制研究[J].测绘与空间地理信息,2020,43(09):45-51.
[3] 尹上岗,宋伟轩,马志飞等.南京市住宅价格时空分异格局及其影响因素分析——基于地理加权回归模型的实证研究[J].人文地理,2018,33(03):68-77.
5. 计划与进度安排
1）接受任务，内容理解，指导教师讲解、讨论、阅读指导教师规定的文献，撰写开题报告（2024.2.21-2024.2.28）。
（2）收集相关参数，通过网络、期刊进行相关资料搜集（2024.2.29-2024.3.15）；
（3）数据处理和入库：对数据进行预处理，包括地理投影变换和苏州房价的相关信息，并将数据导入数据库（2024.3.16-2024.3.31）；
