自然旅游地因其拥有丰富的自然风景资源,已然成为人们亲近自然、娱乐休闲的首选旅游目的地,自然景观不但是自然旅游地的重要组成部分,同时也具有重要的生态价值。通过对自然景观视觉质量进行科学合理评价,可为将来优化自然景观建设与管理提供理论依据。本研究以塞罕坝国家森林公园自然景观为研究对象,结合图片大数据与图像语义分割研究游客上传网络照片的关键景观要素;利用美景度评价法与语义差异法对其进行景观视觉质量评价,分析了美景度与美学特征的关系;研究了基于照片的景观格局特征对景观视觉质量的影响,并基于美景度与景观格局指数实现对景观的等级划分;同时运用灰色关联分析法探讨了景观格局与美学特征的耦合关系,并研究了景观格局对美学特征的影响机理;最后提出了自然景观视觉管理策略。本文主要研究结论如下:（1）天空、植物与地物是旅游者关注的核心景观要素,水体、山石、建筑等景观为旅游者关注的次要景观要素;通过聚类分析可将塞罕坝自然景观划分为植物景观、天气天象景观、水域景观与地物景观。（2）美景度评价结果表明,园林专业组与非园林专业组的评价者对自然景观的审美具有较高的一致性。水域景观美景度较高,植物景观和天气天象景观次之,地物景观美景度最低。单因素方差分析结果表明,多样性、协调性、开敞程度与可辨识度在不同景观类型间存在显著差异（P＜0.05）,且不同景观类型具有不同的美学特征优势。（3）美景度与美学特征相关性分析发现,多样性、协调性、整洁度和可辨识度与美景度呈极显著正相关关系（P＜0.01）。整体景观美景度受多样性、协调性、整洁度与可辨识度影响较大。协调性、整洁度与可辨识度3个指标进入美景度与美学特征的回归模型,解释了 90.3%的因变量,且均与美景度为正相关关系,表明这3个指标显著增加了景观的美景度。（4）通过相关性分析与因子分析相结合方法,选取了 9个景观指数,并构建了3个相互独立的景观核心指数。方差分析结果表明,散布与并列指数（IJI）、斑块丰富度（PR）和香农多样性指数（SHDI）在不同景观类型上差异显著（P＜0.05）。相关性分析结果可知,形状变异系数（SHPAECV）、散布与并列指数（IJI）、斑块丰富度（PR）与美景度呈显著或极显著相关,而在不同美景度等级间无显著差异。景观核心指数与美景度值进行聚类分析,可将景观划分为3个等级,各等级间的平均斑块相关外接圆（CIRCLEMN）、形状变异系数（SHAPECV）、斑块丰富度（PR）、景观破碎度因子、SBE值均存在显著或极显著差异。（5）景观格局与美学特征各因子间的关联度均在0.6左右,为弱协调程度。耦合关联度较大的指标包括:景观复杂度因子（F1）与多样性、协调性和可辨识度;景观稳定性因子（F2）与多样性、协调性、整洁度和可辨识度;景观破碎度因子（F3）与多样性、整洁度和可辨识度;不同景观核心指数等级间的美学特征因子存在显著或极显著差异。（6）自然景观视觉质量提高的具体措施包括:增强景观之间的协调性,提高景观整洁度,增加具有可辨识度的独特景观要素;增加景观斑块数量,提升景观丰富度,柔化景观斑块的边界;降低景观复杂度、提高景观的稳定性与适当的景观破碎度有利于提高景观整洁度和可辨识度,进而有利于提升景观美景度。