本发明专利技术涉及用地规划预测技术领域，具体公开一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，通过收集N个备选乡村的地理信息数据，由此构建各备选乡村的地形孪生模型；基于各备选乡村的地形孪生模型，提取各备选乡村对应的各环境参数；对各备选乡村建设用地扩张的可能性进行分析，识别出各备选乡村对应各未来时间点的扩张面积；从而筛选出目标扩张乡村，有助于集中资源进行重点开发，提高乡村建设的效率和效果，还能促进区域均衡发展；有助于评估各乡村的发展潜力，还能为土地资源的合理配置提供科学依据。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用地规划预测，涉及到一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法。
技术介绍
1、乡村建设用地规模预测在现代社会中具有极其重要的必要性和重要性。随着人口的增长和城镇化进程的加快，乡村地区的土地需求不断增加。通过准确的预测，可以避免土地资源的浪费和不合理利用，确保土地资源的可持续发展。其次，乡村建设用地规模预测有助于改善乡村基础设施和公共服务。通过预测未来的用地需求，可以提前规划和建设必要的基础设施，如道路、水电、通信等，从而提高乡村居民的生活质量，促进乡村经济的发展。
2、当前技术对选取目标扩张乡村还具有一定的局限性，无法有效的通过对备选乡村分析进而筛选目标扩张乡村，在一定程度上不利于提高目标扩张乡村的选取效率及智能化水平，无法有效保证目标扩张乡村选取的全面性，无法有效的保障目标扩张乡村选取的科学性和可靠性，并且也无法为后续提供准确的数据，无法提高目标扩张乡村选取的精准性。
技术实现思路
1、鉴于以上现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，用于解决据上述技术问题。
2、为了实现上述目的及其他目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、本专利技术提供了一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，该方法包括如下步骤：
4、步骤一、收集n个备选乡村的地理信息数据，由此构建各备选乡村的地形孪生模型；
5、步骤二、基于各备选乡村的地形孪生模型，提取各备选乡村对应的各环境参数；
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p>6、步骤三、对各备选乡村建设用地扩张的可能性进行分析，识别出各备选乡村对应各未来时间点的扩张面积；7、步骤四、基于各备选乡村对应各未来时间点的扩张面积，从而筛选出目标扩张乡村。
8、在本申请较佳的技术方案中，各备选乡村的地理信息数据包括海拔、坡度、植被覆盖面积、地理区位优越度和人口数量。
9、在本申请较佳的技术方案中，构建各备选乡村的地形孪生模型，包括：
10、对各备选乡村的海拔和坡度数据进行插值处理，填补缺失值和消除噪声；植被覆盖面积数据需要进行分类与过滤，确定不同类型植被的分布情况；对各备选乡村的地理区位优越度数据进行空间配准，确保不同数据层之间的空间一致性；对各备选乡村的人口数据进行空间化处理；
11、通过gis平台将各备选乡村的海拔和坡度数据整合，生成各备选乡村的三维地形模型；并将植被覆盖面积数据叠加到各备选乡村的三维地形模型上，生成具有真实植被覆盖面积情况的地形模型；结合各备选乡村的地理区位优越度数据，丰富模型的细节；最后，将各备选乡村的人口数量数据与模型进行结合，生成各备选乡村的地形孪生模型。
12、对构建完成的各备选乡村的地形孪生模型进行验证，对模型进行验证和校正；实地调查各备选乡村的实际地理信息数据，依据其对各备选乡村的地形孪生模型进行修正调整。
13、在本申请较佳的技术方案中，提取各备选乡村对应的各环境参数，包括：
14、各环境参数具体分为斑块密度评估系数、景观形状评估系数以及斑块结合度评估系数；
15、基于各备选乡村的地形孪生模型，得到各备选乡村内用地斑块总数目m、各用地斑块的面积、周长以及频率，i为各备选乡村的编号，i=1,2,...n,j为各用地斑块的编号，j=1,2,...m；
16、由此依次得到各备选乡村对应的斑块密度评估系数、景观形状评估系数以及斑块结合度评估系数，为第i个备选乡村的总面积。
17、在本申请较佳的技术方案中，对各备选乡村建设用地扩张的可能性进行分析，包括：
18、获取地理信息数据对应的乡村扩张影响指数；
19、结合各备选乡村对应的斑块密度评估系数、景观形状评估系数以及斑块结合度评估系数，综合计算各备选乡村的扩张可能评估系数，为地理信息数据对应的乡村扩张影响指数，分别为斑块密度评估系数、景观形状评估系数、斑块结合度评估系数以及乡村扩张影响指数对应的权值因子。
20、在本申请较佳的技术方案中，获取地理信息数据对应的乡村扩张影响指数，包括：
21、从历史数据库中提取各已扩张乡村的海拔、坡度、植被覆盖面积、地理区位优越度和人口数量；
22、对各已扩张乡村的海拔进行标准化处理，，得到各已扩张乡村的标准化海拔；d为各已扩张乡村的编号，d=1,2,...d;
23、同理得到各已扩张乡村的标准化坡度、标准化植被覆盖面积、标准化地理区位优越度和标准化人口数量；
24、确定各地理信息数据的权重，将各已扩张乡村的标准化海拔、标准化坡度、标准化植被覆盖面积、标准化地理区位优越度和标准化人口数量与对应权重进行加权求和，得到地理信息数据对应的乡村扩张影响指数。
25、在本申请较佳的技术方案中，斑块密度评估系数、景观形状评估系数、斑块结合度评估系数以及乡村扩张影响指数对应的权值因子，具体计算过程如下：
26、获取各已扩张乡村在各次扩张时的初始斑块密度评估系数、初始景观形状评估系数和初始斑块结合度评估系数，k为扩张次数的编号，k=1,2,...b；
27、获取各已扩张乡村在各次扩张时的扩张频率；
28、通过分析公式，分析得出已扩张乡村在各次扩张时的初始斑块密度评估系数与扩张频率的相关系数，将其进行求和，得到已扩张乡村对应初始斑块密度评估系数与扩张频率的相关系数总和；
29、同理分别计算已扩张乡村对应初始景观形状评估系数和初始斑块结合度评估系数与扩张频率的相关系数总和，将其分别记为和；
30、获取各已扩张乡村在各次扩张时的初始海拔、初始坡度、初始植被覆盖面积、初始地理区位优越度和初始人口数量，计算各已扩张乡村在各次扩张时的初始乡村扩张影响指数，由此同理计算已扩张乡村对应初始乡村扩张影响指数与扩张频率的相关系数总和；
31、进而求解斑块密度评估系数对应的权值因子；景观形状评估系数对应的权值因子；斑块结合度评估系数对应的权值因子；乡村扩张影响指数对应的权值因子。
32、在本申请较佳的技术方案中，识别出各备选乡村对应各未来时间点的扩张面积，包括：
33、依据各备选乡村的扩张可能评估系数，筛选出各预备扩张乡村；
34、将各预备扩张乡村区域划分为若干个单元格，令每个单元格有对应初始状态，其中初始状态值分为0和1；0表示未开发土地，1表示建设用地；
35、将各预备扩张乡村区域划分为若干内各单元格依次进行编号，依次编号为1,2，...u,...q;
36、表示在当前时间点t，第f个预备扩张乡村对应第u个单元格的初始状态，表示在当前时间点t，第f个预备扩张乡村对应第u个单元格邻域内建设用地单元格的数量，f为预备扩张乡村的编号；
37、则建立各预备扩张乡村对应单元格的状态转换规则；n为当前时间点t与各未来时间点内间隔预设间隔时长h的个数，h为预设间隔时长；
38、由此计算本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，各备选乡村的地理信息数据包括海拔、坡度、植被覆盖面积、地理区位优越度和人口数量。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，构建各备选乡村的地形孪生模型，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，提取各备选乡村对应的各环境参数，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，对各备选乡村建设用地扩张的可能性进行分析，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，获取地理信息数据对应的乡村扩张影响指数，包括：
7.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于：斑块密度评估系数、景观形状评估系数、斑块结合度评估系数以及乡村扩张影响指数对应的权值因子，具体计算过程如下：
8.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，识别出各备选乡村对应各未来时间点的扩张面积，包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，筛选出目标扩张乡村，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，各备选乡村的地理信息数据包括海拔、坡度、植被覆盖面积、地理区位优越度和人口数量。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，构建各备选乡村的地形孪生模型，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，提取各备选乡村对应的各环境参数，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的乡村建设用地规模预测方法，其特征在于，对各备选乡村建设用地扩张的可能...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明术，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：
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