CN115329591B - 一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质 - Google Patents
一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115329591B CN115329591B CN202211042388.2A CN202211042388A CN115329591B CN 115329591 B CN115329591 B CN 115329591B CN 202211042388 A CN202211042388 A CN 202211042388A CN 115329591 B CN115329591 B CN 115329591B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- land
- grid
- construction
- construction area
- planning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 134
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 59
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 claims description 11
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 6
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 5
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 239000003643 water by type Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A30/00—Adapting or protecting infrastructure or their operation
- Y02A30/60—Planning or developing urban green infrastructure
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Economics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Road Paving Structures (AREA)
- Sewage (AREA)
Abstract
本发明属于城市规划设计相关技术领域,其公开了一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质,方法包括:获取集中建设区用地属性规划空间数据,对用地属性规划空间数据进行栅格化;获取周边相邻城镇建设用地方向和道路交通方向;根据相邻城镇建设用地方向和道路交通方向叠加面积大小划分首选发展方向和备选发展方向;采用聚类算法获取栅格集群;以集中建设区建设用地栅格集群的中心或边缘为起点并以生态用地和农业用地栅格集群为障碍对集中建设区的架构路径进行规划;将位于首选发展方向和备选发展方向上的架构路径作为所述集中建设区上的空间格局。本申请可以对城市规划结构进行合理快速设计,进而为国土空间规划提供科学的技术支撑。
Description
技术领域
本发明属于城市规划设计相关技术领域,更具体地,涉及一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质。
背景技术
在城市内部,不同的人类活动占据不同的空间,进而形成不同的城市空间结构。城市规划领域中,城市空间结构的规划是城市设计与城市建设的基础。科学的城市规划赋予城市合理有效的空间结构,吸纳城市未来发展所需要的人口与产业。因此,城市空间结构的相关研究与实践对城市的发展有着重要意义。
随着城市的发展,城市空间格局的日趋复杂,城市作为一个有机复杂的巨***,其空间结构的不合理规划所带来的城市用地的局促紧张和功能区混乱,会引发一系列的城市问题,阻碍城市的发展。因此需要对城市集中建设区的空间格局进行合理的规划。
在国土空间规划中,“三区三线”的划定与空间结构规划紧密相关。其中,生态空间与农业空间需要通过边界划定进行集中管控,城镇空间在管控的基础上,需要对城市集中建设区的结构进行引导。对于整个集中建设区的整体功能空间格局的设计是未来集中建设区发展建设的重要依据。对于现有的待开发中的集中建设区,只有初步的用地属性的规划,但现有的方法都是根据用地属性,对城市集中建设区进行人为的布置,而对城市集中建设区结构缺乏量化分析依据,导致规划不合理。因此亟需设计一种城市空间格局设计方法。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质,可以对城市规划结构进行合理快速设计,进而为国土空间规划提供科学的技术支撑。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种城市空间格局设计方法,所述方法包括:S1:获取集中建设区用地属性规划空间数据,所述用地属性包括生态用地、农业用地以及建设用地;S2:对所述用地属性规划空间数据进行栅格化,并基于每一栅格对应的用地属性对所述栅格进行用地属性标注;S3:获取集中建设区周边相邻城镇建设用地方向与穿越所述集中建设区的道路交通方向,并将上述多种方向作为候选空间发展方向;S4:以集中建设区的中心为质点将集中建设区划分成多个扇形部分,根据相邻城镇建设用地方向和道路交通方向叠加面积大小将扇形部分划分为集中建设区首选发展方向和备选发展方向;S5:采用聚类算法分别对生态用地栅格、农业用地栅格以及建设用地栅格进行聚类,分别获得多个生态用地栅格集群、农业用地栅格集群以及建设用地栅格集群;S6:以建设用地栅格集群的中心或边缘为起点并以所述生态用地栅格集群和农业用地栅格集群为障碍,采用搜索算法对集中建设区的架构路径进行规划;S7:将位于所述首选发展方向和备选发展方向上的架构路径作为所述集中建设区上的空间格局。
优选地,步骤S2中基于每一栅格对应的用地属性对所述栅格进行用地属性标注具体为:将所述栅格所包含的面积最大的用地属性作为所述栅格的用地属性。
优选地,步骤S2中,当所述栅格包含的道路用地面积最大时,将所述栅格邻近的8个栅格中包含面积最大的用地属性设置为该栅格的用地属性。
优选地,步骤S4中划分成的多个扇形部分的角度均相等。
优选地,步骤S5还包括对聚类后的生态栅格集群和农业栅格集群进行轮廓识别和形状判定,以确定生态保护集群的边界后,识别城市空间保护格局。
优选地,步骤S6中采用A*搜索算法对集中建设区的架构路径进行规划。
本申请第二方面提供了一种城市空间格局设计***,所述***包括:第一获取模块:用于获取集中建设区用地属性规划空间数据,所述用地属性包括生态用地、农业用地以及建设用地;栅格化模块:用于对所述用地属性规划空间数据进行栅格化,并基于每一栅格对应的用地属性对所述栅格进行用地属性标注;第二获取模块:用于获取集中建设区周边相邻城镇建设用地方向,同时获取穿越所述集中建设区的道路交通方向,并将上述多种方向作为候选空间发展方向;发展方向确定模块:用于以集中建设区的中心为质点将集中建设区划分成多个扇形部分,根据相邻城镇建设用地方向和道路交通方向叠加面积大小将扇形部分划分为集中建设区首选发展方向和备选发展方向;聚类模块:用于采用聚类算法分别对生态用地栅格、农业用地栅格以及建设用地栅格进行聚类,分别获得多个生态用地栅格集群、农业用地栅格集群以及建设用地栅格集群;路径搜索模块:用于以建设用地栅格集群的中心或边缘为起点并以所述生态用地栅格集群和农业用地栅格集群为障碍,采用搜索算法对集中建设区的架构路径进行规划;架构确定模块:用于将位于所述首选发展方向和备选发展方向上的架构路径作为所述集中建设区上的空间格局。
本申请第三方面提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行上述的城市空间格局设计方法。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,本发明提供的城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质具有如下有益效果:
1.本申请通过栅格化后聚类实现对集中建设区用地属性的分类,进而为架构路径规划提供条件,使得搜索算法进行城市空间格局设计成为可能,进而节省了人为编制规划的成本,同时提高了国土空间规划编制的效率和质量。
2.本申请通过对集中建设区进行栅格化提取,并结合周边城镇建设,对城市的发展方向进行科学预判,在进行整体架构规划时考虑了周边城镇的发展,使得规划更加合理前卫。
3.本申请对城市集中建设区用地功能分析详细且精准度高,有利于为不同层级的国土空间总体规划提供技术支撑,能够有效衔接指导控制性详细规划以及不同尺度的片区城市设计,增强了国土空间规划的实施性,有利于上下位规划的统筹与协调,为规划实施过程中现状与规划冲突问题提供了决策支持的依据。
4.本申请通过对城市集中建设区的空间要素进行栅格化提取,依据城市空间发展方向的研判,有利于空间数据分析方法在国土空间规划之中的运用,增强了城市集中建设区结构规划的精度,为城市功能格局现状与演变的相关研究提供了基础,拓展了计算机技术在国土空间规划领域内的运用。
附图说明
图1是一种城市空间格局设计方法的步骤图;
图2是用地属性规划格局的栅格图;
图3是栅格进行聚类后的栅格集群示意图;
图4是最终获得的城市空间格局设计示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
请参阅图1,本发明提供了一种城市空间格局设计方法,方法包括以下步骤S1~S7。
S1:获取集中建设区用地属性规划空间数据,所述用于属性包括生态用地、农业用地以及建设用地。
获取城市集中建设区相关空间数据,包括上位规划材料、往届规划材料、邻域规划材料、建设区中的地质水文、道路交通、POI数据等。从以上数据中获取集中建设区用地属性规划空间数据,用地属性主要划分为生态用地、农业用地以及建设用地。
S2:对所述用地属性规划空间数据进行栅格化,并基于每一栅格对应的用地属性对所述栅格进行用地属性标注。
对上述用地属性规划空间数据进行栅格化,如图2所示,确定划分的栅格精度,提取每一栅格对应的城市用地属性数据,并进行栅格标注编码。例如按着预设基本网格宽度m,将城市划分为n个面积相等的栅格网络。基本网格宽度m决定了生成栅格的精度,通常可以使用50m至200m的宽度,栅格的尺寸均为m×m。每个栅格中可能包括多种用地属性,将所包含的面积最大的用地属性作为该栅格的属性,并进行唯一编号标注。当所述栅格包含的道路用地面积最大时,将所述栅格邻近的8个栅格中包含面积最大的非道路用地的用地属性设置为该栅格的用地属性。因此栅格的属性可以为生态用地栅格、农业用地栅格以及建设用地栅格,具体地,生态用地栅格包括标注为绿地与开敞空间用地、陆地水域、林地、草地、湿地的用地;农业空间栅格包括标注为耕地、园地、农业设施建设用地的用地;建设用地栅格包括居住用地、商业服务业用地、公用设施用地、工矿用地、仓储用地等其他用地。
S3:获取集中建设区周边相邻城镇建设用地方向,同时获取穿越所述集中建设区的道路交通方向,并将上述多种方向作为候选空间发展方向。
结合上位规划中对集中建设区方向的判定,对城市集中建设区周边城镇建设用地的位置进行确认,包括邻域城镇的中心城区、邻域乡镇一级重点村庄建设用地的位置,确定候选空间发展方向,当然可以为多个方向。
获取穿越集中建设区的道路交通用地方向,包括但不仅限于高速公路、国道、省道、县道、乡道、高速铁路、普速铁路、市域轨道交通、机场以及河道的方向,也作为候选空间发展方向。
S4:以集中建设区的中心为质点将集中建设区划分成多个扇形部分,根据相邻城镇建设用地方向和道路交通方向叠加面积大小将扇形部分划分为集中建设区首选发展方向和备选发展方向。
以集中建设区的中心为质点,将城市划分为多个扇形部分,每个扇形部分的角度优选为相等。根据相邻城镇建设用地方向和道路交通方向叠加面积大小将扇形部分划分为集中建设区首选发展方向和备选发展方向。
S5:采用聚类算法分别对生态用地栅格、农业用地栅格以及建设用地栅格进行聚类,分别获得多个生态用地栅格集群、农业用地栅格集群以及建设用地栅格集群,如图3所示。
生态用地栅格包括绿地与开敞空间用地、陆地水域、林地、草地、湿地等绿地栅格以及水域栅格;农业用地栅格包括耕地、园地、农业设施建设用地等农业栅格,这些都属于非建设用地,通常不可进行开发与土地属性的变更,因此可以将生态用地栅格和农业用地栅格统称为绿色空间栅格,一起进行聚类。
设定栅格聚集度数值的阈值,通过栅格的聚类算法,确定集中建设区绿色空间栅格的若干栅格集群。例如可以采用K-means算法,对绿色空间栅格进行聚类分析,将绿色空间栅格划分为K个栅格集群;该算法首先选取K个绿色空间栅格作为中心,并对所有绿色空间栅格数据进行遍历,计算其他栅格到所选的K个绿色空间栅格的距离,根据最近的距离划分栅格的类别;重新计算各类栅格的中心后,重复进行上述迭代步骤,直至距离小于所设置的阈值。
进一步地还可以对栅格集群所形成的轮廓进行识别和形状判定,通过计算每一栅格集群的周长、面积、宽长比、矩形度、圆形度,判定绿块的形状,例如为斑块绿地、绿带、绿楔、绿环等。
对建设用地栅格进行聚类,可以确定若干栅格集群,建设用地栅格包括居住用地、商业服务业用地、公用设施用地、工矿用地、仓储用地,采用上述同样的方法进行聚类得到建设用地栅格集群,也可以判定某一种用地属性的栅格集群,比如根据工业用地和仓储用地的栅格判断工业区栅格集群,得出的集群更精确。
S6:以建设用地栅格集群的中心或边缘为起点并以所述生态用地栅格集群和农业用地栅格集群为障碍,采用搜索算法对集中建设区的架构路径进行规划。
以建设用地栅格集群的中心或边缘为起点并以所述生态用地栅格集群和农业用地栅格集群为障碍,使用路径规划的搜索算法进行多种路径规划的穷举。对于城市集中建设区中的居住用地栅格集群,除了将绿色空间设置为障碍值,也将工业用地设置为障碍值,该方法能够在减轻运算量的同时,增加生成路径的准确性。
上述搜索算法优选为A*搜索算法,该算法结合了BFS和Dijkstra算法,对于每一个栅格n,依据启发函数f(n)=g(n)+h(n)的大小,确定搜索的下一栅格;所述启发函数中,g(n)表示从起点前进每一个栅格消耗的代价,h(n)表示到达终点的栅格消耗的预计代价,f(n)表示两者总代价,因此会搜索出总代价最小的路径。
S7:将位于所述首选发展方向和备选发展方向上的架构路径作为所述集中建设区上的空间格局。
如图4所示,将位于所述首选发展方向和备选发展方向上的架构路径作为所述集中建设区上的空间格局,例如,将位于首选发展方向上的架构路径作为主干架构,可以作为将来城市发展的主轴,将位于备选发展方向上的架构路径作为分支架构,将作为城市发展的分支轴。以上空间架构能有效衔接指导控制性详细规划以及不同尺度的片区城市设计,给下位规划的空间结构提供依据,用于指导后续城市设计中城市功能与城市形态的确定。
本申请另一方面提供了一种城市空间格局设计***,所述***包括第一获取模块、栅格化模块、第二获取模块、发展方向确定模块、聚类模块、路径搜索模块以及架构确定模块,其中:
第一获取模块:用于获取集中建设区用地属性规划空间数据,所述用地属性包括生态用地、农业用地以及建设用地;
栅格化模块:用于对所述用地属性规划空间数据进行栅格化,并基于每一栅格对应的用地属性对所述栅格进行用地属性标注;
第二获取模块:用于获取集中建设区周边相邻城镇建设用地方向与穿越所述集中建设区的道路交通方向,并将上述多种方向作为候选空间发展方向;
发展方向确定模块:用于以集中建设区的中心为质点将集中建设区划分成多个扇形部分,根据相邻城镇建设用地方向和道路交通方向叠加面积大小将扇形部分划分为集中建设区首选发展方向和备选发展方向;
聚类模块:用于采用聚类算法分别对生态用地栅格、农业用地栅格以及建设用地栅格进行聚类,分别获得多个生态用地栅格集群、农业用地栅格集群以及建设用地栅格集群;
路径搜索模块:以建设用地栅格集群的中心或边缘为起点并以所述生态用地栅格集群和农业用地栅格集群为障碍,采用搜索算法对集中建设区的架构路径进行规划;
架构确定模块:用于将位于所述首选发展方向和备选发展方向上的架构路径作为所述集中建设区上的空间格局。
本申请再一方面提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行上述城市空间格局设计方法。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种城市空间格局设计方法,其特征在于,所述方法包括:
S1:获取集中建设区用地属性规划空间数据,所述用地属性包括生态用地、农业用地以及建设用地;
S2:对所述用地属性规划空间数据进行栅格化,并基于每一栅格对应的用地属性对所述栅格进行用地属性标注;
S3:获取集中建设区周边相邻城镇建设用地方向与穿越所述集中建设区的道路交通方向,并将上述多种方向作为候选空间发展方向;
S4:以集中建设区的中心为质点将集中建设区划分成多个扇形部分,根据相邻城镇建设用地方向和道路交通方向叠加面积大小将扇形部分划分为集中建设区首选发展方向和备选发展方向;
S5:采用聚类算法分别对生态用地栅格、农业用地栅格以及建设用地栅格进行聚类,分别获得多个生态用地栅格集群、农业用地栅格集群以及建设用地栅格集群;
S6:以建设用地栅格集群的中心或边缘为起点并以所述生态用地栅格集群和农业用地栅格集群为障碍,采用搜索算法对集中建设区的架构路径进行规划;
S7:将位于所述首选发展方向和备选发展方向上的架构路径作为所述集中建设区上的空间格局。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2中基于每一栅格对应的用地属性对所述栅格进行用地属性标注具体为:
将所述栅格所包含的面积最大的用地属性作为所述栅格的用地属性。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,步骤S2中,当所述栅格包含的道路用地面积最大时,将所述栅格邻近的8个栅格中包含面积最大的用地属性设置为该栅格的用地属性。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S4中划分成的多个扇形部分的角度均相等。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S5还包括对聚类后的栅格集群进行轮廓识别和形状判定,以确定每个栅格集群的边界。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S6中采用A*搜索算法对集中建设区的架构路径进行规划。
7.一种城市空间格局设计***,其特征在于,所述***包括:
第一获取模块:用于获取集中建设区用地属性规划空间数据,所述用地属性包括生态用地、农业用地以及建设用地;
栅格化模块:用于对所述用地属性规划空间数据进行栅格化,并基于每一栅格对应的用地属性对所述栅格进行用地属性标注;
第二获取模块:用于获取集中建设区周边相邻城镇建设用地方向与穿越所述集中建设区的道路交通方向,并将上述多种方向作为候选空间发展方向;
发展方向确定模块:用于以集中建设区的中心为质点将集中建设区划分成多个扇形部分,根据相邻城镇建设用地方向和道路交通方向叠加面积大小将扇形部分划分为集中建设区首选发展方向和备选发展方向;
聚类模块:用于采用聚类算法分别对生态用地栅格、农业用地栅格以及建设用地栅格进行聚类,分别获得多个生态用地栅格集群、农业用地栅格集群以及建设用地栅格集群;
路径搜索模块:用于以建设用地栅格集群的中心或边缘为起点并以所述生态用地栅格集群和农业用地栅格集群为障碍,采用搜索算法对集中建设区的架构路径进行规划;
架构确定模块:用于将位于所述首选发展方向和备选发展方向上的架构路径作为所述集中建设区上的空间格局。
8.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行上述权利要求1~6任意一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211042388.2A CN115329591B (zh) | 2022-08-29 | 2022-08-29 | 一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211042388.2A CN115329591B (zh) | 2022-08-29 | 2022-08-29 | 一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115329591A CN115329591A (zh) | 2022-11-11 |
CN115329591B true CN115329591B (zh) | 2023-06-20 |
Family
ID=83927012
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211042388.2A Active CN115329591B (zh) | 2022-08-29 | 2022-08-29 | 一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115329591B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116977481B (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-15 | 江西省国土资源测绘工程总院有限公司 | 一种国土空间规划辅助编制方法及*** |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104750936A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-07-01 | 广东省城乡规划设计研究院 | 一种基于gis的城市水文径流计算方法及*** |
CN107067091A (zh) * | 2016-10-11 | 2017-08-18 | 河南大学 | 一种基于蚁群优化算法的城市生态用地空间规划模型 |
CN108305302A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-07-20 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种地域功能核心-边缘结构的拟合方法 |
CN110472882A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-11-19 | 河南大学 | 基于主成分分析的城市开发用地适宜性评价方法 |
CN112651607A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-04-13 | 李先锋 | 一种国土空间规划遥感监测评价***及方法 |
CN112884226A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-06-01 | 湖南大学 | 基于多智能体算法的国土空间格局模拟规划方法及*** |
-
2022
- 2022-08-29 CN CN202211042388.2A patent/CN115329591B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104750936A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-07-01 | 广东省城乡规划设计研究院 | 一种基于gis的城市水文径流计算方法及*** |
CN107067091A (zh) * | 2016-10-11 | 2017-08-18 | 河南大学 | 一种基于蚁群优化算法的城市生态用地空间规划模型 |
CN108305302A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-07-20 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种地域功能核心-边缘结构的拟合方法 |
CN110472882A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-11-19 | 河南大学 | 基于主成分分析的城市开发用地适宜性评价方法 |
CN112651607A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-04-13 | 李先锋 | 一种国土空间规划遥感监测评价***及方法 |
CN112884226A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-06-01 | 湖南大学 | 基于多智能体算法的国土空间格局模拟规划方法及*** |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
DBSCAN Spatial Clustering Analysis of Urban"Production–Living–Ecological" Space Based on POI Data:A Case Study of Central Urban Wuhan, China;Xiaoqiang Tu 等;《Int. J. Environ. Res. Public Health 2022》;第19卷(第9期);1-21 * |
基于生态安全格局的城市增长边界划定与管理研究;张亮;《中国博士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》(第8期);J145-6 * |
长春市土地利用结构变化及优化研究;朱光明;《中国博士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》(第5期);J145-19 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115329591A (zh) | 2022-11-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Yue et al. | Identifying urban vitality in metropolitan areas of developing countries from a comparative perspective: Ho Chi Minh City versus Shanghai | |
CN110334864B (zh) | 一种基于gis的多规合一城乡空间分区划定的方法 | |
CN103533501B (zh) | 一种地理围栏生成方法 | |
CN112035584B (zh) | 空间规划情景模拟方法及*** | |
Wu et al. | Change of impervious surface area and its impacts on urban landscape: an example of Shenyang between 2010 and 2017 | |
CN115329591B (zh) | 一种城市空间格局设计方法、***及计算机存储介质 | |
CN107506433A (zh) | 城市发展空间格局情景模拟*** | |
Tian et al. | Suburban identification based on multi-source data and landscape analysis of its construction land: A case study of Jiangsu Province, China | |
Zhang et al. | Using street view images to identify road noise barriers with ensemble classification model and geospatial analysis | |
CN115409673A (zh) | 基于生态安全格局的城市绿地生态网络构建方法 | |
CN106951453A (zh) | 一种快速更新和数据共享的地理实体编码方法 | |
CN114926098A (zh) | 基于移动定位数据的城乡生活圈快速划定方法及其*** | |
CN115062682A (zh) | 目标功能区标识方法、装置、存储介质及设备 | |
He et al. | A novel approach to assess the urban land-use efficiency of 767 resource-based cities in China | |
Ma et al. | Urban shrinkage in the regional multiscale context: Spatial divergence and interaction | |
CN111460598A (zh) | 一种基于机器学习的公交干线网生成方法 | |
CN107818338A (zh) | 一种面向地图综合的建筑物群组模式识别的方法及*** | |
CN113743659A (zh) | 一种基于成分法和马尔可夫元胞自动机的城市布局预测方法及应用 | |
CN113361899A (zh) | 农田规划处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
AU2021102429A4 (en) | Method for selecting roads in a small-mesh accumulation area | |
CN115661670A (zh) | 一种城乡自然景观梯度上过渡区识别方法及装置 | |
CN112860767B (zh) | 一种基于时序数据的城乡过渡带的识别 | |
CN114372652A (zh) | 一种城市生态容量评估及开发边界模拟方法 | |
Gao et al. | Integrating multi-source geographic big data to delineate urban growth boundary: A case study of Changsha | |
Zied et al. | A Classification of Streets in the Greater Cairo Region: A quantitative approach to classification and urban intervention |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |