[发明专利]一种山地城市土地利用优化配置方法在审
| 申请号: | 202211076402.0 | 申请日: | 2022-09-05 |
| 公开(公告)号: | CN115438855A | 公开(公告)日: | 2022-12-06 |
| 发明(设计)人: | 张晓祥;杨妍菲;钟语箐;薛明慧;黄诚 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26;G06F16/29;G06K9/62 |
| 代理公司: | 南京思宸知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32548 | 代理人: | 柏梦婷 |
| 地址: | 210098 江苏省南京市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 山地 城市 土地利用 优化 配置 方法 | ||
1.一种山地城市土地利用优化配置方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1、数据预处理:通过GEE平台获取研究区土地的遥感数据,其中包括空间数据和统计数据两类:空间数据包括土地利用数据和基础地理数据;统计数据包括驱动因子数据,筛选研究区驱动因子原始数据;
S2、土地利用结构优化:对所选研究区土地利用布局优化问题,建立多目标规划模型,模型表示为:
式中,fn(x)表示目标函数,n表示目标函数个数,ei表示目标函数的相关系数,xi表示决策变量,xi≥0,s.t.表示约束条件,C表示约束系数,B表示限制量:
其中多目标规划模型根据土地利用分类的多个决策变量,通过经济效益函数和生态效益目标函数构成,在多个条件的约束下,使多个目标达到最值;
S3、土地利用空间布局优化:应用土地利用结构优化结果的基础上,对土地利用布局优化问题,构建基于栅格的斑块生成土地利用模拟PLUS模型,包括确定基于土地扩张分析策略的转化规则挖掘模块和基于多类型随机斑块种子机制的CA模拟模块,并设置转换规则和领域因子权重,从而构建土地利用布局优化问题描述模拟人类活动与自然因素相互之间的映射关系,利用PLUS模型求解得出土地利用空间布局优化数据,再分区统计空间优化分布结果。
2.根据权利要求1所述的一种山地城市土地利用优化配置方法,其特征在于:所述步骤S1中,驱动因子数据包括但不限于如交通路网、高铁站点、人口密度、DEM以及统计年鉴等数据。
3.根据权利要求1所述的一种山地城市土地利用优化配置方法,其特征在于:所述步骤S2中经济效益函数为:
所述生态效益目标函数为:
式中,f1(x)、f2(x)表示研究区土地资源的最大经济效益与最大生态效益,e1i、e2i分别表示经济效益系数与生态效益系数,xi表示各土地利用类型面积,i表示不同的类。
4.根据权利要求1所述的一种山地城市土地利用优化配置方法,其特征在于:所述步骤S2中决策变量包括但不限于建设用地(x1)、林地(x2)、耕地(x3)、草地(x4)、园地(x5)、水体(x6)、裸地(x7)。
5.根据权利要求1所述的一种山地城市土地利用优化配置方法,其特征在于:所述步骤S2中约束条件包括但不限于:土地总面积约束、总人口约束、生态环境约束、政策约束、土地开发利用率约束、决策变量非负约束。
6.根据权利要求1所述的一种山地城市土地利用优化配置方法,其特征在于:所述步骤S3中PLUS模型基于土地扩张分析策略的转化规则挖掘模块(LEAS)和基于多类型随机斑块种子机制的CA模拟模块(CARS),可用于模拟人类活动与自然因素相互之间作用的土地利用变化和预测未来一定时间的土地利用发展情景;
采用随机森林方法对各个地类进行随机采样,可以用于输出i栅格的土地利用类型k的增长概率,公式如下:
式中,d只能为1或者0,d=1表示存在由其他用地类型转换成k类型,其余情况用d=0表示;x表示驱动因子向量;I(·)函数是关于随机森林中的决策变量集;hn(x)表示向量x在第n个决策变量下的预测类型;m是所有决策变量的个数。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
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