[發明專利]一種土地空間優化配置方法及系統

在審

• 申請號: 201910052920.0
• 申請日: 2019-01-21
• 公開（公告）號: CN109767046A
• 公開（公告）日: 2019-05-17
• 發明（設計）人: 李洪興;王思琢;包妮沙;石水蓮;崔偉;閆雪松;王國申;關鵬;趙偉;楊忠臣;陳丹;彭兵根;甄石;趙菲菲;劉小翠
• 申請（專利權）人: 遼寧省國土資源調查規劃局
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/16
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 程華

1.一種土地空間優化配置方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取樣本數據；所述樣本數據包括樣本土地的城鎮化質量評價指標以及樣本土地的五大子空間分布圖；所述城鎮化質量評價指標包括植被覆蓋度、坡度、土壤有機質、城鎮距河流的距離、城鎮距生態空間的距離、城鎮距生活空間的距離、城鎮城鎮距生產空間的距離以及城鎮距道路的距離；所述五大子空間包括生活空間、生態空間、工業生產空間、農業生產空間以及保障空間；

根據所述樣本數據訓練二元Logistic回歸模型，得到空間分布模型；

獲取待配置的土地的城鎮化質量評價指標；

根據所述待配置的土地的城鎮化質量評價指標，通過所述空間分布模型，得到所述五大子空間的空間分布；

根據待配置的土地的城鎮化質量評價指標，通過GLUE-S模型計算所述五大子空間的土地面積；

根據所述土地面積以及所述空間分布，對待配置的土地進行優化配置。

2.根據權利要求1所述的土地空間優化配置方法，其特征在于，所述根據所述樣本數據訓練二元Logistic回歸模型，得到空間分布模型，具體包括：

將所述樣本土地的城鎮化質量評價指標作為所述二元Logistic回歸模型的輸入，得到輸出數據；

判斷所述輸出數據與所述樣本土地的五大子空間分布圖的誤差是否在誤差閾值范圍內；

若是，確定所述二元Logistic回歸模模型為空間分布模型；

若否，調整所述二元Logistic回歸模型的參數，使所述輸出數據與所述樣本土地的五大子空間分布圖的誤差在誤差閾值范圍內。

3.根據權利要求1所述的土地空間優化配置方法，其特征在于，所述根據待配置的土地的城鎮化質量評價指標，通過GLUE-S模型計算所述五大子空間的土地面積，具體包括：

獲取待配置的土地的遙感圖像；

根據待配置的土地的城鎮化質量評價指標，對所述遙感圖像進行標準化處理，得到遙感指標圖像；

根據所述遙感指標圖像，確定各個城鎮化質量評價指標的像元值；

獲取土地城鎮化綜合評價模型；

根據各個城鎮化質量評價指標的像元值，通過所述土地城鎮化綜合評價模型，計算待配置的土地的各土地像元的城鎮化指數；

根據所述待配置的土地的各土地像元的城鎮化指數，通過GLUE-S模型計算所述五大子空間的土地面積。

4.根據權利要求3所述的土地空間優化配置方法，其特征在于，所述土地城鎮化綜合評價模型的表達式為：

其中I為土地像元的城鎮化指數，n為評價指標個數，n＝8；P_i為第i個指標的權重，X_i為第i個評價指標的像元值。

5.一種土地空間優化配置系統，其特征在于，所述系統包括：

樣本數據獲取模塊，用于獲取樣本數據；所述樣本數據包括樣本土地的城鎮化質量評價指標以及樣本土地的五大子空間分布圖；所述城鎮化質量評價指標包括植被覆蓋度、坡度、土壤有機質、城鎮距河流的距離、城鎮距生態空間的距離、城鎮距生活空間的距離、城鎮城鎮距生產空間的距離以及城鎮距道路的距離；所述五大子空間包括生活空間、生態空間、工業生產空間、農業生產空間以及保障空間；

訓練模塊，用于根據所述樣本數據訓練二元Logistic回歸模型，得到空間分布模型；

評價指標獲取模塊，用于獲取待配置的土地的城鎮化質量評價指標；

空間分布模塊，用于根據所述待配置的土地的城鎮化質量評價指標，通過所述空間分布模型，得到所述五大子空間的空間分布；

面積計算模塊，用于根據待配置的土地的城鎮化質量評價指標，通過GLUE-S模型計算所述五大子空間的土地面積；

優化配置模塊，用于根據所述土地面積以及所述空間分布，對待配置的土地進行優化配置。