[發明專利]土地使用狀態的預測方法、裝置和系統

在審

• 申請號: 201710321055.6
• 申請日: 2017-05-09
• 公開（公告）號: CN107194504A
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發明（設計）人: 段平;李佳;姚永祥;許泉立;袁磊
• 申請（專利權）人: 云南師范大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/00
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司11127
• 代理人: 李輝

技術領域

本申請涉及地理信息技術領域，特別涉及一種土地使用狀態的預測方法、裝置和系統。

背景技術

在進行土地規劃時，為了能更好、更有效地利用土地，常常需要先對目標區域內的土地未來的使用狀態進行預測，再根據預測結果進行具體的土地使用規劃。

現有的土地使用狀態的預測方法通常是構建元胞自動機模型，以模擬城市土地利用演化的具體過程，進而對土地使用狀態進行預測。具體的，例如，可以預測某塊土地若干年后是否會成為城市用地。或者，某塊土地若干年后成為城市用地的概率。其中，所述元胞自動機具體可以是一種狀態和時空全部分散的網格動力學模型。

具體實施時，現有的土地使用狀態的確定方法通常是利用蟻群算法，支持向量機，神經網絡等算法確定元胞自動機模型的轉換規則，進而可以建立相應的元胞自動機模型。然而，由于上述算法自身結構的限制，例如，其中的運算參數常常是靜態設置，導致通過上述算法不能精確地模擬真實的土地利用演化過程，增加了模型全局模擬的不確定因素，從而降低了預測的準確度。此外，現有的土地使用狀態的確定方法往往沒有全面、系統地考慮真實環境中的多種地理因素的具體影響，只根據一、兩種地理因素的影響，按照單一的模式提取規則，導致模型模擬精度較低、預測結果誤差較大，不能滿足施工要求。綜上可知，現有的土地使用狀態的預測方法具體實施時，往往存在土地使用狀態預測不準確、誤差大的技術問題。

針對上述問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本申請實施方式提供了一種土地使用狀態的預測方法、裝置和系統，以解決現有方法中存在的土地使用狀態預測不準確、誤差大的技術問題。

本申請實施方式提供了一種土地使用狀態的預測方法，包括：

獲取目標區域預定類型的圖像數據，并根據所述圖像數據生成相應的柵格圖層，其中，所述柵格圖層至少包括：多個地理因素圖層、水體圖層；

根據所述多個地理因素圖層、多個地理因素，確定第三柵格圖層，其中，所述多個地理因素是根據所述相應的柵格圖層確定的；

利用分類回歸樹對所述第三柵格圖層進行訓練，確定開發適用性概率；

根據利用所述水體圖層確定的約束條件、所述開發適用性概率，建立元胞自動機模型；

根據所述元胞自動機模型，對所述目標區域的土地使用狀態進行預測，得到預測結果。

在一個實施方式中，所述獲取目標區域預定類型的圖像數據，包括：

獲取目標區域的第一遙感影像、第二遙感影像、地形圖、行政區劃圖，其中，所述第一遙感影像和所述第二遙感影像為所述目標區域不同時間的遙感影像。

在一個實施方式中，所述根據所述圖像數據生成相應的柵格圖層，包括：

根據所述第一遙感影像、所述第二遙感影像，確定所述水體圖層；

將所述第一遙感影像進行分類，根據分類后的第一遙感影像，確定第一柵格圖層；

將所述第二遙感影像進行分類，根據分類后的第二遙感影像，確定第二柵格圖層；

對所述地形圖、所述行政區劃圖進行矢量化，得到多個地理因素；

根據所述多個地理因素，確定所述多個地理因素圖層。

在一個實施方式中，所述多個地理因素圖層包括下述中的至少兩個：目標區域的城市中心圖層，目標區域的區中心圖層，目標區域的鎮中心圖層，目標區域的高速公路圖層，目標區域的國道圖層，目標區域的省道圖層，目標區域的縣道圖層。

在一個實施方式中，所述利用分類回歸樹對所述第三柵格圖層進行訓練，確定開發適用性概率，包括：

從所述第一柵格圖層中獲取多個柵格樣點；

根據所述第三柵格圖層、所述多個柵格樣點，分別確定各個地理因素屬性值；

根據所述各個地理因素屬性值，確定各個地理因素屬性值的權重系數，得到多個地理因素屬性值的權重系數；

根據所述多個地理因素屬性值的權重系數，確定多個地理因素對土地使用狀態的影響值；

根據所述多個地理因素對土地使用狀態的影響值確定所述開發適用性概率。

在一個實施方式中，所述根據所述多個地理因素屬性值的權重系數，確定多個地理因素對土地使用狀態的影響值，包括：

按照以下公式，確定所述多個地理因素對土地使用狀態的影響值：

上式中，Z為多個地理因素對土地使用狀態的影響值，a為回歸常數，k為多個地理因素中的編號，b_k為第k個地理因素的權重系數，X_k為第k個地理因素的屬性值。