申请/专利权人：北京清华同衡规划设计研究院有限公司

申请日：2020-08-28

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112035584B

主分类号：G06F16/29

分类号：G06F16/29;G06F30/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.02.08#著录事项变更;2020.12.22#实质审查的生效;2020.12.04#公开

摘要：本发明提供一种空间规划情景模拟方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、对待模拟预测区域的建设用地数据预处理；S2、确定建设用地扩张的影响因子，对影响因子进行归类；S3、对确定的影响因子进行空间量化处理；S4、构建训练样本数据集，用于对多种模型进行模拟模型的训练学习；S5、训练结果比较评估；S6、未来用地规模预测，用于得到预测目标年建设用地的总增长规模；S7、得到未来不同情景下的建设用地扩张模拟结果。与方法相应的系统包括数据输入模块、数据处理模块、参数设定模块、用地规模预测模块以及结果生成模块。本发明能有能全面考虑影响因素，避免模拟偏差，对建设用地扩张预测更准确，为城市建设提供支撑；同时降低规划工作者工作强度。

主权项：1.一种空间规划情景模拟方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1、对待模拟预测区域的建设用地数据预处理；S110，首先确定模拟预测区域范围的空间尺度，即栅格大小；S111，然后根据确定的栅格大小，进行栅格属性的二分类数字化表达，具体为以yit表示i空间单元t时期的建设用地属性，yit＝1表明i空间单元t时期为建设用地，yit＝0表明i空间单元t时期为非建设用地；yit,t+1表示i空间单元从t时期到t+1时期建设用地属性是否发生变化，变化值为1，不变化则值为0；S112，根据栅格属性的二分类数字化表达确定不同时期建设用地差异的组合值，即若yit＝0，yit+1＝1，则yit,t+1＝1，若yit＝0，yit+1＝0，则yit,t+1＝0；S2、确定建设用地扩张的影响因子，对所述影响因子进行归类；将建设用地扩张的影响因子归纳为禁止建设类影响因子、限制建设类影响因子、适宜建设类影响因子和特殊类影响因子；其中禁止建设类影响因子是指建设用地扩张过程中不允许占用的因素，限制建设类影响因子是指对建设用地扩张有限制力的因素，适宜建设类影响因子是指对建设用地扩张有积极驱动作用的因素，特殊类影响因子是指是一些受政策影响的因素；S3、对确定的影响因子进行空间量化处理；分别对步骤S2中确定的禁止建设类影响因子、限制建设类影响因子、适宜建设类影响因子和特殊类影响因子在空间上的影响范围进行界定，并进行分级标准化赋值，以衡量影响因子对建设用地扩张影响的空间差异性；对确定的影响因子进行空间量化处理具体步骤为：S130，根据步骤S2中各影响因子的定义确定每种影响因子的具体因素内容；S131，针对面状禁止建设类影响因子数据的空间量化处理，首先进行其到建设用地的欧式距离分析，根据欧式距离分析结果进行重分类处理，各个栅格属性的值根据该栅格距离源栅格的最小欧式距离确定，若栅格距离源栅格的最小欧式距离为0，则栅格所在区域为禁止建设区域，即为上述禁止建设类要素所在的源栅格，栅格属性值设置为0；若栅格距离源栅格的最小欧式距离大于0，则栅格所在区域为非禁止建设区域，栅格属性值设置为1，也即未来用地模拟中栅格属性为1的区域有可能成为新开发的建设用地，输出栅格类别为*.GIF，输出栅格大小与待模拟预测的建设用地栅格大小一致；S132：对线状禁止建设类影响因子数据首先依据空间规划方案影响因子量化中规定的范围进行缓冲分析，其余处理流程同面状禁止建设类影响因子数据的空间量化处理流程；S133：对限制建设类影响因子数据的空间量化处理，首先依据空间规划方案影响因子量化中的规定对限制建设类影响因子分级，落实其在空间上的保护范围，建设适宜性赋值大于0小于1即可，数值越大其建设适宜性越高；S134：对适宜建设类影响因子数据的空间量化处理，对人口密度、人均GDP类的属性因素，进行面转栅格分析，分析后的栅格文件进行标准化处理后输出为栅格文件，对铁路、高速、公路距离类线状、点状适宜建设类影响因子，首先进行欧式距离分析，对欧氏距离分析后的影响因子进行分割分析，将分割分析后的影响因子进行标准化处理，输出栅格类别为*.GIF，输出栅格大小与待模拟预测的建设用地栅格大小一致；S135：对特殊类影响因子对其归属选择进行处理，若认定为禁止建设类，处理方式参照禁止建设类影响因子；若认定为适宜建设类，则参照适宜建设类影响因子处理，输出栅格类别为*.GIF，输出栅格大小与待模拟预测的建设用地栅格大小一致；S4、构建训练样本数据集，用于对多种模型进行模拟模型的训练学习；S5、训练结果比较评估；对多种模型进行比较评估，采用kappa系数评估模型精度，其计算公式为：Kappa＝P0-Pc1-PcPc＝a0*a1+b0*b1n*n式中，P0为模拟正确的栅格数据占总栅格数量的比例，也即总体分类精度；a0为真实的建设用地数据中属性值为0的栅格个数，a1为真实的建设用地数据中属性值为1的栅格个数，b0为预测得到的建设用地数据中属性值为0的栅格个数，b1为预测得到的建设用地数据中属性值为1的栅格个数，总栅格个数为n；根据kappa值进行模型评估；S6、未来用地规模预测，用于得到预测目标年建设用地的总增长规模；S7、基于步骤S6中得到的多种情景下的未来用地规模，通过步骤S5中选择的模型进行模型迭代运算，得到未来不同情景下的建设用地扩张模拟结果。

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