【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空间优化，尤其涉及一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法。
技术介绍
1、空间优化
，集中在如何最有效地利用和配置土地资源，以达到多种目标，包括环境保护、经济发展、社会福利和空间美学。在这个领域中，空间优化涉及到使用多种工具和技术来评估、规划和管理土地使用，确保土地资源得到最有效的利用。
2、其中，土地资源空间优化配置方法是一种用于指导和改善土地使用决策的方法论和工具集。其主要目的是通过优化土地利用配置来平衡经济发展、社会需求和环境保护之间的关系。这种方法试图找到一个最佳的土地使用模式，既满足社会和经济发展的需求，又保护和维持自然生态系统的健康和稳定。
3、传统方法在人口分布模式识别上常缺乏精确性，难以充分利用复杂数据资源，导致土地利用规划缺乏个性化和针对性。在空间聚类和预测方面，传统方法往往缺乏有效工具处理大量空间数据，难以准确预测和应对城市发展中的变化。此外，传统方法在考虑土地利用方案的环境影响和经济效益时分析不够全面，导致资源浪费或环境压力加剧。在土地资源优化配置方面，传统方法缺少有效的优化工具和模型，难以实现多目标的平衡优化，导致城市规划和管理中的效率低下和资源分配不均。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，包括
3、s1：基于多源土地利用和人口数据，采用集成学习方法结合支持向量机和随机森林，识别人口分布模式、进行分类以及提取人口分布特征，生成人口分布模式识别结果；
4、s2：基于所述人口分布模式识别结果，应用moran's i指数，进行空间聚类分析、识别空间离散性和热点区域，生成空间相关性分析结果；
5、s3：利用所述空间相关性分析结果，采用季节性自回归综合移动平均模型sarima，对人口数量的时间序列进行分析和趋势预测，生成人口动态预测模型；
6、s4：结合所述人口动态预测模型和现有土地利用数据，使用多目标遗传算法moga，制定并优化土地利用方案，生成优化后土地利用方案；
7、s5：基于所述优化后土地利用方案，运用生命周期评估lca方法，量化分析环境影响，生成环境影响评估结果；
8、s6：利用所述环境影响评估结果和优化后土地利用方案，应用成本效益分析cba，对差异化方案的经济可行性进行评估和比较，生成经济效益分析结果；
9、s7：结合所述经济效益分析结果和优化后土地利用方案，进行城市信息建模cim，创建城市的三维模型，并对空间结构进行分析，生成三维城市模型；
10、s8：基于所述三维城市模型和优化后土地利用方案，运用代理模型abm，模拟差异化土地利用方案对城市活动的影响，进行活动分布分析，生成土地利用方案影响模拟结果。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述人口分布模式识别结果包括人口密度分布图、人口迁移趋势、人口年龄结构，所述空间相关性分析结果包括空间热点图、空间聚集度量值、地理分布特征，所述人口动态预测模型具体为未来五年内的人口增减预测、迁移模式预测、城乡人口变化趋势，所述优化后土地利用方案包括土地分区规划、建筑用途配置、绿地与公共设施布局，所述环境影响评估结果包括碳排放量评估、水资源消耗值、生态系统干预影响结果，所述经济效益分析结果包括长期经济增长预测值、投资成本估值、社会经济效益值，所述三维城市模型具体为城市区域三维地形图、建筑物和道路三维布局、公共设施和绿地三维分布图，所述土地利用方案影响模拟结果包括交通流动模拟图、人口活动热力图、公共服务设施利用率预测值。
12、作为本专利技术的进一步方案，基于多源土地利用和人口数据，采用集成学习方法结合支持向量机和随机森林，识别人口分布模式、进行分类以及提取人口分布特征，生成人口分布模式识别结果的步骤具体为：
13、s101：基于多源土地利用和人口数据，使用python的pandas库进行数据整合，包括合并多数据集，筛选关键特征字段包括人口密度、土地使用类型，对数据进行排序和重组，生成数据整合结果；
14、s102：基于所述数据整合结果，应用支持向量机算法，使用python的scikit-learn库调用svc函数，设置核函数为径向基函数，调整参数c为1.0，gamma设为auto，进行人口分布模式的初步识别，生成支持向量机分类结果；
15、s103：基于所述支持向量机分类结果，应用随机森林算法，使用python的scikit-learn库调用randomforestclassifier函数，设置树的数量n_estimators为100，最大深度max_depth设为none，随机状态random_state设为42，对人口分布特征进行分析和分类，生成人口分布模式识别结果。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述人口分布模式识别结果，应用moran's i指数，进行空间聚类分析、识别空间离散性和热点区域，生成空间相关性分析结果的步骤具体为：
17、s201：基于所述人口分布模式识别结果，使用python的pysal库中的moran类进行moran's i指数计算，设定输入参数空间权重矩阵w，通过queen方法构建来表示区域间的邻接关系，对人口分布数据进行自相关性分析，包括空间权重的标准化处理和moran's i值的计算，生成空间自相关性评估；
18、s202：基于所述空间自相关性评估，使用局部指标空间关联分析，通过pysal库中的esda步骤执行moran_local函数，输入空间权重矩阵w和人口分布数据，计算局部moran'si指数，识别空间热点和空间异常点，w同样采用queen方法构建，生成空间热点识别；
19、s203：基于所述空间热点识别，执行空间离散性分析，采用geoda软件中的local_g统计方法，输入空间权重矩阵w和人口分布数据，识别与主趋势差异化的区域，检测空间中的高值或低值聚类，生成空间相关性分析结果。
20、作为本专利技术的进一步方案，利用所述空间相关性分析结果，采用季节性自回归综合移动平均模型sarima，对人口数量的时间序列进行分析和趋势预测，生成人口动态预测模型的步骤具体为：
21、s301：基于所述空间相关性分析结果，使用statsmodels库中的seasonal_decompose函数对人口数量时间序列进行季节性分解，包括model参数设为multiplicative以进行乘法季节分解，freq参数根据数据的时间间隔调整，识别时间序列中的季节性、趋势和残差组成部分，生成季节性分解数据；
22、s302：基于所述季节性分解数据，使用arima模型进行自回归部分的参数估计，包括通过python的statsmodels库调用arima函数，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，所述人口分布模式识别结果包括人口密度分布图、人口迁移趋势、人口年龄结构，所述空间相关性分析结果包括空间热点图、空间聚集度量值、地理分布特征，所述人口动态预测模型具体为未来五年内的人口增减预测、迁移模式预测、城乡人口变化趋势，所述优化后土地利用方案包括土地分区规划、建筑用途配置、绿地与公共设施布局，所述环境影响评估结果包括碳排放量评估、水资源消耗值、生态系统干预影响结果，所述经济效益分析结果包括长期经济增长预测值、投资成本估值、社会经济效益值，所述三维城市模型具体为城市区域三维地形图、建筑物和道路三维布局、公共设施和绿地三维分布图，所述土地利用方案影响模拟结果包括交通流动模拟图、人口活动热力图、公共服务设施利用率预测值。
3.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，基于多源土地利用和人口数据，采用集成学习方法结合支持向量机和随机森林，识别人口分布模
4.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，基于所述人口分布模式识别结果，应用Moran's I指数，进行空间聚类分析、识别空间离散性和热点区域，生成空间相关性分析结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，利用所述空间相关性分析结果，采用季节性自回归综合移动平均模型SARIMA，对人口数量的时间序列进行分析和趋势预测，生成人口动态预测模型的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，结合所述人口动态预测模型和现有土地利用数据，使用多目标遗传算法MOGA，制定并优化土地利用方案，生成优化后土地利用方案的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，基于所述优化后土地利用方案，运用生命周期评估LCA方法，量化分析环境影响，生成环境影响评估结果的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，利用所述环境影响评估结果和优化后土地利用方案，应用成本效益分析CBA，对差异化方案的经济可行性进行评估和比较，生成经济效益分析结果的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，结合所述经济效益分析结果和优化后土地利用方案，进行城市信息建模CIM，创建城市的三维模型，并对空间结构进行分析，生成三维城市模型的步骤具体为：
10.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，基于所述三维城市模型和优化后土地利用方案，运用代理模型ABM，模拟差异化土地利用方案对城市活动的影响，进行活动分布分析，生成土地利用方案影响模拟结果的步骤具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，所述人口分布模式识别结果包括人口密度分布图、人口迁移趋势、人口年龄结构，所述空间相关性分析结果包括空间热点图、空间聚集度量值、地理分布特征，所述人口动态预测模型具体为未来五年内的人口增减预测、迁移模式预测、城乡人口变化趋势，所述优化后土地利用方案包括土地分区规划、建筑用途配置、绿地与公共设施布局，所述环境影响评估结果包括碳排放量评估、水资源消耗值、生态系统干预影响结果，所述经济效益分析结果包括长期经济增长预测值、投资成本估值、社会经济效益值，所述三维城市模型具体为城市区域三维地形图、建筑物和道路三维布局、公共设施和绿地三维分布图，所述土地利用方案影响模拟结果包括交通流动模拟图、人口活动热力图、公共服务设施利用率预测值。
3.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，基于多源土地利用和人口数据，采用集成学习方法结合支持向量机和随机森林，识别人口分布模式、进行分类以及提取人口分布特征，生成人口分布模式识别结果的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，其特征在于，基于所述人口分布模式识别结果，应用moran's i指数，进行空间聚类分析、识别空间离散性和热点区域，生成空间相关性分析结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的应用于土地利用规划编制的土地资...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛思鹏，姚丽萍，顾慧娜，郭凌怡，刘微，孔维胜，黄俊，
申请(专利权)人：浙江华家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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