指标的英文“indicator”来自拉丁文“indicare”，具有揭示、指明、宣布或者使公众了解等含义。它是帮助人们理解事物如何随时间发生变化的定量化信息，反映总体现象的特定概念和具体数值，包括可以用数值来表示的客观指标和不能直接用数字来表示的主观指标。
指标体系，亦称为评价指标体系，是指为完成一定研究目的而由若干个相互联系的指标组成的指标群。指标体系的建立不仅要明确指标体系由哪些指标组成，更应确定指标之间的相互关系，即指标结构。指标体系可以看成一个信息系统，该信息系统的构造主要包括系统元素的配置和系统结构的安排。系统中元素即指标，包括指标的概念、计算范围、计量单位等。各指标之间的相互关系是该系统的结构。
进行景观影响评价首先要选取指标，要在众多的因子中选取普遍存在、对公路景观有重大影响和能够量化的指标进行评价。有研究者已经进行了探索，但由于地域、地形、气候、土壤、生物等差异，不能照搬原有的研究成果，必须结合当地的环境状况而定。评价指标筛选采用的方法主要有：头脑风暴法、Delphi法、会内会外法、聚类分析法等。由于各种方法都有优缺点以及适用性，因此，可针对研究对象情况采取几种方法相结合的办法，以求使所建立的评价指标体系更加完善和科学。
（一）头脑风暴法[12]
头脑风暴法又叫个人BS法（BS是英文Brain Storming的缩写），是由美国的创造学家A•E•奥斯本在1939年提出，1953年正式发表的。这种方法的原理是通过众人的思维“共振”，引起连锁反应，产生联想，诱发出众多的设想或方案。头脑风暴法分为直接头脑风暴法和质疑头脑风暴法。[13]
直接头脑风暴法具体做法是，召开10—20人的小型会议，时间以20—60分钟为宜，围绕一个明确的议题，自由地发表各种意见和设想。会议要求有一名主持人和一名记录员，与会专家人选要严格限制，避免给参加者带来某种压力，并要求与会人员严格遵守下述规则：[14]①禁止对现有观点的批评；②提倡自由思考、畅所欲言；③以议题为中心，提出的设想多多益善，并且全部记录下来；④求观点的数量而不是质量；⑤参加会议者不分资历、地位、水平如何，一律平等对待；⑥提倡在他人提出的观点之上建立新观点。
质疑头脑风暴法就是对直接头脑风暴法提出的因素进行质疑和完善，并提出新的更好的让人认可的观点。由于这种会议创造了一种健康自由的讨论氛围，与会者思想奔放，相互激励，其中虽然会有一些不切实际的想法，但往往有价值的供选方案更多。运用头脑风暴法来解决问题常常是有效的，故而从20世纪50年代开始，它在美国、西欧、日本等发达国家广为流行。当然头脑风暴法实施的成本（时间、费用等）比较高，另外，头脑风暴法要求参与者有更好的素质。这些因素是否满足会影响头脑风暴法实施的效果。
（二）会内会外法[15]
会内会外法是结合了专家个人判断和专家会议两种方法的专家调查法。所谓专家调查法，是运用一定方法，经专家们个人分散的经验和知识汇集成群体的经验和知识，从而对事物的未来做出主观预测。这里的“专家”是指对预测问题的有关领域或学科有一定专长或有丰富实践经验的人。个别专家分析判断的主要优点是可以最大限度地发挥专家个人的能力，但容易受到专家具有的知识面、知识深度和占有信息的多少，专家的经验以及对预测的问题是否感兴趣等因素的影响，易带片面性。而专家会议的优点是在召开专家会议时可以互相启发，通过讨论或辩论互相取长补短、求同存异，同时由于会议参加人多，占有信息多，考虑的因素会比较全面，有利于得出较为正确的结论。专家会议的缺点是在专家们面对面讨论时，容易受到一些心理因素的影响，如屈服于权威和大多数人的意见，受劝说性意见的影响，以及不愿意公开修正已发表的意见，这些都不利于得出合理的预测结果。所以结合这两种方法取长补短可以获取更有效的信息。
（三）Delphi测定法
Delphi（德尔斐）测定法是一种常用的测定方法，它是一种客观的综合多数专家经验与主观判断的技巧，故又称专家打分法，可用于各种领域的决策和判断过程。[16]该过程实际上是一个由被调查的专家们集体交流信息的过程。Delphi法的主要特点是匿名性（指专家们以“背靠背”的方式接受调查，提供信息）、反馈性（为了使专家们能进行书面讨论，Delphi法采用多轮调查的方式，后一轮调查表一定附有前一轮调查结果）和收敛性（多轮调查与反馈的过程，也是专家们在匿名状况下相互启迪和讨论的过程）[17]。Delphi法主要步骤如下。
1.组成调查工作组
Delphi法的实施需要一定的组织工作，首先应建立一调查小组，人数一般在5—15，视预测工作量大小而定。调查小组成员应对Delphi法的实质和方法有正确的理解，具备必要的专业知识、统计和数据处理等方面的基础，主要工作内容是：对信息收集过程做计划、选择专家、设计调查表、组织调查、对调查结果进行汇总处理。
2.选择专家
Delphi法是根据专家们对事物的主观判断做出评测的，选择理想的专家是应用Delphi法的一项重要工作。选择什么样的专家，主要是由所要解决问题的性质决定的。在选择专家过程中，既要选择那些精通本学科领域，在本学科有代表性的专家，也要注意选择边缘学科、社会学等方面的专家，还要考虑到专家们所属部门和单位的广泛性，专家人数的多少视问题的规模而定，一般以10—30人为宜。
3.以函询方式向专家们索取信息(www.xing528.com)
所谓函询方式是指调查工作组向专家们索取信息是采取向专家们函寄调查表的方式进行的。由此可见，调查表是进行Delphi法的主要手段，调查表设计的质量直接影响到调查的效果。Delphi法预测的调查表并没有统一格式，应根据所要调查的内容和评测目标的要求，因事制宜的设计。总的原则是所提问题要明确，回答方式应简练，便于对调查结果进行汇总处理。调查表中应提供有关专家阐明相关意见的栏目。函寄调查表时应对评测的目的、填表要求等做充分的说明，还应向专家提供评价指标体系及对指标的说明等有关资料和背景材料，请专家根据自己对各指标相对重要程度的判断，按规定的量值范围（一般取[0 1]区间的任意值）为各指标评定权值。
4.调查结果的汇总处理
专家意见返回后，要检查各专家意见的集中分散程度，以便决定是否再进行下一轮调查。调查结果汇总以后，需要进行统计处理，国外学者的研究结果表明，专家意见的概率分布一般符合和接近正态分布，这是对专家意见进行统计处理的重要理论依据。若已通过，则各指标的权值应取各位专家最后一轮填报结果的平均值
公式中P表示专家集体的平均主观概率；Pi表示第i个专家估计的主观概率；n表示参加评测的专家数。并进行归一化处理，使各指标权重之和等于1。归一化处理方式为：
令M个指标的权重向量为W＝（W1,W2,...,WM），现由专家评议的权重向量为
，由W*计算W的公式为
对调查结果进行处理和表达的方式取决于问题的类型和要求。对各类景观的评分、排序调查结果的处理，需要实现给定各排序位置的得分，然后可用总分比重法进行处理，即用各事项的得分在总得分中所占比重衡量其相对重要程度。其各事项的总分比重可由下式求得
式中Bj——第j个事项的总分比重；Bij——第i个专家对第j个事项的评分；n——给出答案的专家数；m——参加比较的事项数。
5.对Delphi法的评价
Delphi法简单易行，用途广泛，费用较低，在大多数情况下可以得到比较准确的评测结果。在缺乏足够资料的领域中，例如，对某些长期复杂的社会、经济、技术问题等，这类问题，数学模型往往无能为力，只能使用Delphi法这一类专家调查方法。
Delphi法是建立在专家主观判断的基础之上的，因此，专家的学识、兴趣和心理状态对结果影响较大，从而使结论不够稳定。采用函询方式调查，客观上使调查组与专家之间的信息交流受到一定限制，可能影响评测进度与结论的准确性。采用匿名方式调查，有不利于激励创新的一面。
（四）聚类分析法[18]
聚类分析（Cluster Analysis）又称群分析、点群分析，是理想的多变量统计技术，是研究分类的一种多元统计方法，主要研究如何将客观事物合理分类的一种数学方法。它是根据事物本身的特性对被研究对象进行分类，使同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体有较大的差异。聚类分析根据分类对象的不同，可分为样本聚类和变量聚类。样本聚类在统计学中又称为Q型聚类，它是根据被观测对象的各种特征，对各个样本按照其每个调查项目的变量值进行分类，其优点是可以综合利用多个变量的信息对样本进行分类；分类结果是直观的，聚类谱系图非常清楚地表现其数值分类结果；聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。变量聚类在统计学中又称为R型聚类，对变量进行分类处理，反映同一事物特点的变量有很多，我们往往选择部分变量对事物的某一方面进研究。聚类的方法主要有三种，即直接聚类法、最短距离聚类法、最远距离聚类法。
（五）主成分分析法[19]
主成分分析法（Principal Component Analysis，简称PCA）也称主分量分析，在保证信息损失尽可能少的前提下，经线性变换对指标进行“聚集”，并舍弃一小部分信息，从而使高维的指标数据得到最佳的简化。主成分分析法是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中变量的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法，其主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量。
在社会调查中，对于同一个变量，研究者往往用多个不同的问题来测量一个人的意见。这些不同的问题构成了所谓的测度项，它们代表一个变量的不同方面。主成分分析法被用来对这些变量进行降维处理，使它们“浓缩”为一个变量，称为因子。主成分分析法是一种数学变换的方法,它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分，依次类推，一个变量就有一个主成分。
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