一种智能土地利用布局优化配置方法与流程

本发明涉及土地利用规划，尤其涉及一种智能土地利用布局优化配置方法。

背景技术：

1、随着地理信息系统（gis）和遥感技术的进步，人们开始探索如何利用数据驱动的方法来优化土地利用。gis技术使得空间数据的收集、分析和可视化变得更加高效和精确，为土地规划提供了新的工具。同时，数学优化方法如线性规划、遗传算法等的应用，使得复杂的土地配置问题可以在计算机上进行快速求解和优化。进入21世纪后，人工智能（ai）的兴起进一步推动了智能土地利用布局优化的发展。机器学习算法能够从大量历史数据中学习，预测土地利用模式的变化趋势，并提供个性化的布局建议。此外，城市规划与社会科学的交叉研究，使得土地利用规划不再局限于技术优化，而更注重社会、经济、环境等多维度因素的综合考量。未来，随着数据采集和处理技术的不断进步，智能土地利用布局优化将更加普及和精细化，成为促进可持续城市发展的重要工具，然而目前传统方法对土地利用复杂度评估较为简单或未进行详尽考量，同时传统方法往往依赖于单一优化目标或静态模拟，导致土地利用规划的效率和优先级布局的准确性较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种智能土地利用布局优化配置方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种智能土地利用布局优化配置方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取土地信息数据；对土地信息数据进行土地区域划分，生成土地划分区域；对土地划分区域进行土地资源含量分析，生成土地资源含量数据；通过土地资源含量数据对土地划分区域进行土地拟布局，生成土地区域拟布局数据；

4、步骤s2：对土地区域拟布局数据进行土地区域可建设复杂度评估，生成土地区域可建设复杂度数据；将土地区域可建设复杂度数据和预设的标准建设复杂度阈值进行对比，生成高复杂度土地利用区域和低复杂度土地利用区域；对低复杂度土地利用区域进行优先级布局筛选，得到低复杂度土地布局筛选数据；对高复杂度土地利用区域进行土地精细化布局，生成高复杂度土地布局筛选数据；

5、步骤s3：对高复杂度土地布局筛选数据和低复杂度土地布局筛选数据进行多目标布局优化，生成最优土地布局综合筛选数据；构建土地三维地形模型；根据最优土地布局综合筛选数据对土地三维地形模型进行动态规划模拟仿真优化，生成土地动态规划模拟优化数据；

6、步骤s4：根据土地动态规划模拟优化数据进行土地区域传感器网络部署，得到土地区域传感器部署网络；根据土地区域传感器部署网络进行实时土地利用变化数据采集，得到实时土地区域利用变化数据；对实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据进行土地利用反馈控制，以执行智能土地利用布局优化配置作业。

7、本发明通过土地信息数据获取和分析，可以全面了解土地资源的分布和特性，为后续的规划和优化提供基础数据。土地资源含量分析和拟布局能够有效地评估不同区域的土地资源利用潜力，有助于合理配置土地资源。根据土地区域可建设复杂度评估，区分高复杂度和低复杂度土地利用区域，有助于优先级布局筛选和精细化布局。多目标布局优化可以综合考虑多种因素，如资源利用效率、环境影响等，生成最优的土地利用布局方案。通过动态规划模拟仿真优化土地布局，可以模拟不同变化条件下的效果，为实际布局提供科学依据。这些优化数据可以帮助决策者理解不同方案的长期影响，并进行合理的调整和决策。基于传感器网络部署和实时数据采集，可以实现对土地利用变化的实时监测和反馈控制。利用机器学习方法分析实时数据与优化数据的契合度，可以调整和优化土地利用布局，提高决策的科学性和效率。因此，本发明通过综合数据处理、复杂度评估、多目标优化和实时反馈控制，提高了土地利用规划的效率和优先级布局的准确性。

8、优选的，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：获取土地信息数据；

10、步骤s12：对土地信息数据进行数据预处理，生成标准土地信息数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据去噪、数据缺失值填充和数据标准化；

11、步骤s13：对标准土地信息数据进行土地空间数据分析，生成土地空间分析数据；根据土地空间分析数据对标准土地信息数据进行土地区域划分，生成土地划分区域；

12、步骤s14：对土地划分区域进行土地资源含量分析，生成土地资源含量数据；通过土地资源含量数据对土地划分区域进行土地拟布局，生成土地区域拟布局数据。

13、本发明通过收集相关区域的土地信息数据，这些数据包括地形、土壤类型、土地利用现状、气候条件等。确保基础数据的全面性和准确性，为后续的分析和处理提供可靠的数据基础。数据清洗（去除错误或重复的数据）、数据去噪（减少随机噪声影响）、数据缺失值填充（补全缺失数据）和数据标准化（统一数据格式和单位），可以提高数据质量和一致性，减少因数据问题导致的分析误差，确保后续分析的准确性。利用地理信息系统（gis）对标准土地信息数据进行空间分析，识别土地的空间分布特征和关系。通过空间分析，获得土地的空间特征信息，识别出土地利用和规划的关键区域，为后续的区域划分提供科学依据。基于空间分析结果，将土地划分为不同的区域，这些区域根据土地利用类型、地理特征等进行划分。明确不同土地区域的功能和特性，为资源优化配置和区域发展规划提供依据。对每个划分区域进行详细的资源含量分析，包括土壤养分、水资源、矿产资源等。全面了解每个区域的资源情况，为科学决策和资源管理提供数据支持。基于资源含量数据，进行土地的合理布局和规划，例如确定农业区、工业区、居住区等，实现土地资源的最优配置。

14、优选的，步骤s13包括以下步骤：

15、步骤s131：对标准土地信息数据进行土地空间数据分析，生成土地空间分析数据；

16、步骤s132：利用gis技术对土地空间分析数据进行空间数据层级叠加，生成土地空间数据图层；

17、步骤s133：对土地空间分析数据进行空间关键点特征提取，得到土地空间关键特征点；根据土地空间关键特征点对土地空间数据图层进行缓冲区分析，生成土地缓冲区图层；

18、步骤s134：对土地空间数据图层和土地缓冲区图层进行土地适宜性评估，得到土地适宜性评估数据；利用土地适宜性评估数据对土地空间分析数据进行土地空间区域分区，生成土地划分区域。

19、本发明通过使用地理信息系统（gis）技术对标准土地信息数据进行空间分析，识别和提取土地的空间分布特征。通过详细的空间分析，获取土地的空间特征数据，为后续的进一步处理和分析提供基础数据。将不同类型的土地空间分析数据通过gis技术进行层级叠加，生成综合的土地空间数据图层。通过数据层级叠加，整合不同类型的空间信息，提供全面的土地空间视图，有助于识别关键区域和特征。分析土地空间数据图层，提取关键特征点，如地形高点、低点、交叉点等。通过特征提取，识别土地的关键位置和特征点，为后续的缓冲区分析提供依据。基于关键特征点，使用缓冲区分析技术生成土地缓冲区图层，表示关键点周围一定范围内的影响区域。缓冲区分析帮助识别关键点周围的影响区域，有助于规划和管理土地利用。结合土地空间数据图层和缓冲区图层，进行土地适宜性评估，评估不同区域的土地适宜性。通过适宜性评估，确定各区域的最优利用方式和功能，支持科学合理的土地规划。根据适宜性评估数据，进行土地的空间区域分区，划分不同功能和用途的土地区域，实现土地的合理分区，优化土地利用布局，提高土地资源利用效率。

20、优选的，步骤s14包括以下步骤：

21、步骤s141：对土地划分区域进行土地资源含量分析，生成土地资源含量数据，其中土地资源含量分析包括水资源分析、矿产资源分析、生物资源分析和能源资源分析；

22、步骤s142：对土地资源含量数据进行资源占比计算，得到区域土地资源占比数据；

23、步骤s143：通过土地资源含量数据对土地划分区域进行土地可利用类型划分，生成区域土地可利用类型数据；通过土地资源含量数据对区域土地可利用类型数据进行土地利用效率计算，得到区域土地可利用类型效率数据；

24、步骤s144：根据区域土地可利用类型效率数据对土地划分区域进行土地拟布局，生成土地区域拟布局数据。

25、本发明通过对每个土地划分区域进行详细的资源含量分析，包括：水资源分析：评估区域内的水资源分布和可用量；矿产资源分析：评估区域内的矿产资源种类和储量；生物资源分析：评估区域内的动植物资源种类和分布；能源资源分析：评估区域内的可再生能源和非再生能源的分布和可用量，可以全面了解每个区域的资源情况，为科学决策和资源管理提供数据支持。通过资源占比计算，明确各类资源的相对重要性和分布，为资源优化配置提供依据。根据资源含量数据，对土地划分区域进行可利用类型划分，如农业用地、工业用地、住宅用地、保护区等，确定各区域的最优利用方式，支持科学合理的土地规划。利用资源含量数据和可利用类型数据，计算各区域的土地利用效率，如单位面积的产出、资源利用率等，可以评估土地利用的效率和效益，识别需要优化和改进的区域，支持高效利用土地资源。基于土地利用效率数据，进行土地的合理布局和规划，例如确定农业区、工业区、居住区、保护区等，生成拟布局数据，可以实现土地资源的最优配置。

26、优选的，步骤s2包括以下步骤：

27、步骤s21：对土地区域拟布局数据进行土地区域可建设复杂度评估，生成土地区域可建设复杂度数据；

28、步骤s22：将土地区域可建设复杂度数据和预设的标准建设复杂度阈值进行对比，当土地区域可建设复杂度数据大于或等于预设的标准建设复杂度阈值时，则将对应的土地区域拟布局数据进行高复杂度土地区域标记，生成高复杂度土地利用区域；

29、步骤s23：当土地区域可建设复杂度数据小于预设的标准建设复杂度阈值时，则将对应的土地区域拟布局数据进行低复杂度土地区域标记，生成低复杂度土地利用区域；

30、步骤s24：对低复杂度土地利用区域进行区域资源占比赋权，得到低复杂度土地利用资源占比权重；根据低复杂度土地利用资源占比权重对低复杂度土地利用区域进行优先级布局筛选，得到低复杂度土地布局筛选数据；

31、步骤s25：对高复杂度土地利用区域进行土地精细化布局，生成高复杂度土地布局筛选数据。

32、本发明通过对每个土地区域拟布局数据进行可建设复杂度评估，考虑因素包括地形坡度、土壤稳定性、交通便利性、基础设施条件等，生成土地区域可建设复杂度数据。通过详细评估，了解每个区域的建设难度，为科学决策提供依据，确保合理规划建设项目。将每个土地区域的可建设复杂度数据与预设的标准建设复杂度阈值进行对比。当数据大于或等于预设阈值时，将对应的土地区域拟布局数据进行高复杂度土地区域标记，生成高复杂度土地利用区域。识别并标记建设难度较大的区域，有助于对这些区域进行特别规划和管理，避免不合理的建设项目。将对应的土地区域拟布局数据进行低复杂度土地区域标记，生成低复杂度土地利用区域。识别并标记建设难度较小的区域，为优先发展和建设提供依据，有助于提高资源利用效率。根据低复杂度土地利用区域内的资源占比，赋予不同资源权重，计算得到低复杂度土地利用资源占比权重。通过资源占比赋权，评估低复杂度区域的资源价值，为优先级布局筛选提供依据。基于资源占比权重，对低复杂度区域进行优先级布局筛选，确定优先发展的区域，生成低复杂度土地布局筛选数据。通过优先级筛选，确保资源最优配置和高效利用。

33、优选的，步骤s25包括以下步骤：

34、步骤s251：对高复杂度土地利用区域进行资源影响范围分析，生成高复杂度土地区域资源影响范围数据；

35、步骤s252：根据高复杂度土地区域资源影响范围数据对高复杂度土地利用区域进行土地内部资源精细范围划分，生成高复杂度土地精细化资源划分范围；

36、步骤s253：对高复杂度土地精细化资源划分范围进行范围相交判别，当高复杂度土地精细化资源划分范围发生相交时，对相交的高复杂度土地精细化资源划分范围进行范围相交差值计算，得到相交范围差值数据；

37、步骤s254：利用相交范围差值数据对高复杂度土地区域资源影响范围数据进行资源布局分配，生成高复杂度土地布局筛选数据。

38、本发明通过评估高复杂度土地利用区域内各类资源的影响范围，包括水资源、矿产资源、生物资源等，生成资源影响范围数据。通过详细的影响范围分析，了解各类资源对周边环境和土地利用的影响，为后续的精细化划分和布局提供依据。利用资源影响范围数据，将高复杂度土地利用区域内部进一步划分为更小的资源精细化范围，明确每个小区域的资源特性和利用方式。实现对高复杂度土地的详细资源划分，确保每个区域的资源得到最优利用和管理。检查各精细化资源划分范围之间是否存在重叠或相交情况。识别潜在的资源冲突或重叠区域，为解决资源相互影响提供数据支持。对相交区域进行差值计算，确定重叠部分的具体差异和影响。通过差值计算，明确资源重叠区域的具体情况，为资源优化分配提供依据。根据相交范围差值数据，调整和优化资源布局，确保每个区域的资源得到合理分配和利用，最终生成高复杂度土地布局筛选数据，通过精细化的资源布局分配，解决资源重叠和冲突问题，实现高复杂度区域的科学合理布局。

39、优选的，步骤s3包括以下步骤：

40、步骤s31：对高复杂度土地布局筛选数据和低复杂度土地布局筛选数据进行数据整合，生成土地布局综合筛选数据；

41、步骤s32：通过粒子群优化算法对土地布局综合筛选数据进行多目标布局优化，生成最优土地布局综合筛选数据；

42、步骤s33：构建土地三维地形模型；根据最优土地布局综合筛选数据对土地三维地形模型进行动态规划模拟仿真，生成土地动态规划模拟视频；

43、步骤s34：对土地动态规划模拟视频进行可行性分析，生成土地动态规划模拟可行性数据；利用土地动态规划模拟可行性数据对土地动态规划模拟视频进行仿真调整，生成土地动态规划模拟优化数据。

44、本发明通过将高复杂度和低复杂度土地布局筛选数据进行整合，形成完整的土地布局综合筛选数据。通过数据整合，获得全局视角的土地布局信息，确保所有区域的规划和管理得到协调统一。应用粒子群优化算法（pso），考虑多目标（如资源利用效率、环境影响、经济效益等），对土地布局综合筛选数据进行优化，生成最优土地布局综合筛选数据。通过多目标优化，确保土地布局方案在多个方面达到最佳平衡，构建区域的三维地形模型。使用最优土地布局综合筛选数据，在三维地形模型上进行动态规划模拟仿真，生成模拟视频。通过三维模拟，可视化展示土地布局方案，帮助直观理解和评估布局的实际效果和可行性。对模拟视频进行可行性分析，评估布局方案的实际可行性和潜在问题，生成可行性数据，通过可行性分析，识别和解决布局方案中的潜在问题，提高方案的实际可操作性。根据可行性分析数据，对模拟视频进行仿真调整，优化土地布局方案，生成优化数据。通过仿真调整，进一步完善和优化土地布局方案，确保最终方案在实际应用中的高效性和可靠性。

45、优选的，步骤s33包括以下步骤：

46、步骤s331：对标准土地信息数据进行三维建模，以构建土地三维地形模型；

47、步骤s332：对土地三维地形模型进行地面覆盖，生成土地三维地面覆盖数据；根据土地三维地面覆盖数据对土地三维地形模型进行属性映射，生成土地三维地形映射模型；

48、步骤s333：根据最优土地布局综合筛选数据对土地三维地形映射模型进行时序数据融合，生成土地三维映射时序数据；通过土地三维映射时序数据和最优土地布局综合筛选数据对土地三维地形映射模型进行时空变化模拟，生成土地动态规划模拟数据；

49、步骤s334：对土地动态规划模拟数据进行三维视频可视化，生成土地动态规划模拟视频。

50、本发明通过利用标准土地信息数据，包括地形数据、海拔数据等，进行三维建模，构建土地的三维地形模型。创建准确的三维地形模型，提供一个详细的、现实的基础地形视图，为后续的模拟和分析提供准确的数据基础。应用地面覆盖数据（如植被、水体、建筑物等）对三维地形模型进行覆盖，生成土地三维地面覆盖数据。增加三维模型的真实感和细节，确保模型不仅仅是地形的反映，还包括地面的实际覆盖情况。将地面覆盖数据的属性（如类型、材质、颜色等）映射到三维地形模型上，生成土地三维地形映射模型。通过属性映射，使模型更具现实性和可操作性，提供详细的土地使用信息。将最优土地布局综合筛选数据与三维地形映射模型进行时序数据融合，生成土地三维映射时序数据。结合时间序列数据，提供动态变化的土地利用信息，反映不同时间点的土地使用情况。利用三维映射时序数据和最优土地布局综合筛选数据，对三维地形映射模型进行时空变化模拟，生成土地动态规划模拟数据。展示土地利用的动态变化，帮助规划人员理解和预测土地使用的未来趋势和变化。将土地动态规划模拟数据转换为三维视频，通过可视化手段展示土地规划的动态变化过程，生成土地动态规划模拟视频。通过三维视频展示，提供直观的、易于理解的土地规划动态变化视图，帮助决策者和相关利益方更好地理解和评估规划方案。

51、优选的，步骤s4包括以下步骤：

52、步骤s41：根据土地动态规划模拟优化数据进行土地区域传感器网络部署，得到土地区域传感器部署网络；

53、步骤s42：根据土地区域传感器部署网络进行实时土地利用变化数据采集，得到实时土地区域利用变化数据；

54、步骤s43：利用机器学习方法对实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据进行土地利用布局契合度检测，生成土地利用布局契合度数据；通过土地利用布局契合度数据对土地动态规划模拟优化数据进行土地利用反馈控制，以执行智能土地利用布局优化配置作业。

55、本发明通过依据土地动态规划模拟优化数据，确定传感器的最佳部署位置，安装环境监测、资源利用监测、土地利用监测等各类传感器，形成覆盖土地区域的传感器网络。通过传感器网络的部署，实现对土地利用情况的实时监测和数据采集，为后续的实时数据分析和优化提供基础。利用部署的传感器网络，实时采集土地利用变化数据，包括环境参数、资源利用情况、土地开发和利用动态等，生成实时土地区域利用变化数据。通过实时数据采集，获得最新的土地利用信息，确保土地管理和规划的及时性和准确性。应用机器学习算法，对实时采集的土地利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据进行比较和分析，检测实际土地利用情况与规划方案的契合度，生成土地利用布局契合度数据。通过契合度检测，评估实际土地利用情况与规划方案的符合程度，发现偏差和问题，为优化提供依据。基于契合度数据，进行反馈控制，调整和优化土地动态规划模拟优化数据，执行智能土地利用布局优化配置作业，确保实际土地利用情况与规划方案的高度一致。通过智能反馈控制和优化配置，持续改进和优化土地利用布局，提升资源利用效率。

56、优选的，利用机器学习方法对实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据进行土地利用布局契合度检测包括：

57、对实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；通过支持向量机算法对模型训练集进行模型训练，生成土地利用布局契合训练模型；根据模型测试集对土地利用布局契合训练模型进行模型测试迭代，从而生成土地利用布局契合检测模型；

58、将实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据导入至土地利用布局契合检测模型中进行相似度检测，得到土地利用布局契合度数据。

59、本发明通过将实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据划分为模型训练集和模型测试集。确保模型在独立数据集上的泛化能力，验证模型对新数据的适应性和准确性。使用支持向量机（svm）算法对模型训练集进行训练，生成土地利用布局契合训练模型。通过机器学习算法训练模型，捕捉实时数据和优化数据之间的复杂关系，为后续的相似度检测提供基础。使用模型测试集对训练好的土地利用布局契合训练模型进行测试迭代，优化模型参数和算法配置。评估模型在测试集上的表现，调整和优化模型，提高模型的准确性和稳定性。基于训练和优化后的模型，将实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据导入土地利用布局契合检测模型中进行相似度检测。生成土地利用布局契合度数据，量化实际土地利用情况与优化规划方案的契合度，为土地利用布局的进一步优化和决策提供科学依据。

60、本发明的有益效果在于通过获取土地信息数据并进行土地区域划分，可以帮助理解土地的分布和特征。对土地划分区域进行资源含量分析可以评估土地的资源丰富程度。通过土地资源含量数据进行土地拟布局可以生成合理的土地区域布局数据，有助于规划土地的利用方式。对土地区域拟布局数据进行建设复杂度评估可以衡量土地的可建设难度。将评估结果与预设的建设复杂度阈值对比可以识别高复杂度和低复杂度的土地利用区域。对低复杂度土地利用区域进行优先级布局筛选，可以选择合适的土地用途。对高复杂度土地利用区域进行精细化布局，有助于优化土地利用方式。通过多目标布局优化，可以综合考虑各种因素，生成最优的土地布局综合筛选数据。构建土地三维地形模型可以提供更直观的土地形态信息。通过动态规划模拟仿真优化土地三维地形模型，可以评估不同布局方案的效果，生成土地动态规划模拟优化数据。根据土地动态规划模拟优化数据进行传感器网络部署，可以实现实时土地利用变化的监测和数据采集。这有助于获取土地利用的实时信息。通过对实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据进行反馈控制，可以实施智能土地利用布局优化配置作业。这样可以实现对土地利用的动态调整和优化。因此，本发明通过综合数据处理、复杂度评估、多目标优化和实时反馈控制，提高了土地利用规划的效率和优先级布局的准确性。

技术特征：

1.一种智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求3所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：

4.根据权利要求2所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，步骤s33包括以下步骤：

9.根据权利要求1所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：

10.根据权利要求9所述的智能土地利用布局优化配置方法，其特征在于，利用机器学习方法对实时土地区域利用变化数据和土地动态规划模拟优化数据进行土地利用布局契合度检测包括：

技术总结
本发明涉及土地利用规划技术领域，尤其涉及一种智能土地利用布局优化配置方法。所述方法包括以下步骤：获取土地信息数据；对土地信息数据进行土地区域划分，生成土地划分区域；对土地划分区域进行土地资源含量分析，生成土地资源含量数据；通过土地资源含量数据对土地划分区域进行土地拟布局，生成土地区域拟布局数据；对土地区域拟布局数据进行土地区域可建设复杂度评估，生成土地区域可建设复杂度数据；将土地区域可建设复杂度数据和预设的标准建设复杂度阈值进行对比，生成高复杂度土地利用区域和低复杂度土地利用区域。本发明通过综合数据处理、复杂度评估、多目标优化和实时反馈控制，提高了土地利用规划的效率和优先级布局的准确性。

技术研发人员：张宝华,马丽,耿兴旺
受保护的技术使用者：菏泽市牡丹区自然资源局
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23