CN113159645A - 一种基于gis的度假土地规划方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于GIS的度假土地规划方法及系统，涉及土地规划技术领，包括获取目标度假土地的土地数据信息，并将土地数据信息输入目标度假土地的GIS数据库，对土地数据信息进行数据处理，并将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系的X、Y、Z三个坐标轴上，定义X坐标轴为土地遥感数据源，定义Y坐标轴为地面数据源，定义Z坐标轴为度假规划数据源；然后过滤X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴数据源上的异常数据，确定不同坐标轴上的权重，分别得到三种数据源的评价指标数据；最后根据不同的评价指标数据对度假土地规划进行评价，以获得评价结果。通过本发明解决了人为处理数据检测效率低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及土地规划技术领域，具体涉及一种基于GIS的度假土地规划方法及系统。
背景技术
随着人民生活水平的日益提高，越来越多的人选择出游度假，近年来，国内的度假市场也越来越庞大，特别是受新冠疫情的影响，国内度假需求也越来越大。但是在旅游土地规划审批的过程中，往往需要业务经办部门同时上报旅游产品规划审批信息、旅游市场营销规划审批信息、综合交通规划审批信息、生态环境保护工程规划审批信息以及安全防灾规划审批信息，需要经办人员将各类审批规划信息叠加到规划土地的底图进行人工比对。由于这些数据不仅具有多源异构特点，还都具有典型的空间位置特征。通过人为进行数据处理，难以建立统一的规划编制底数数据库，另外在检测是否存在规划合规性问题时，人工逐项对比不仅导致工作时间过长，使得土地规划审批容易出现错误，造成国家资源与社会资源的浪费。
发明内容
本申请的目的在于提供一种基于GIS的度假土地规划方法及系统，以用于解决处理数据检测效率低的问题。
第一方面，本申请提供一种基于GIS的度假土地规划方法，采用如下技术方案，包括：
获取目标度假土地的土地数据信息，并将所述土地数据信息输入所述目标度假土地的GIS数据库，所述土地数据信息包括土地遥感数据、地面数据和度假规划数据；通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理，并将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系的X、Y、Z三个坐标轴上，定义X坐标轴为土地遥感数据源，定义Y坐标轴为地面数据源，定义Z坐标轴为度假规划数据源；过滤所述X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴数据源上的异常数据，确定不同坐标轴上的权重，分别得到三种数据源的评价指标数据；根据不同的评价指标数据对度假土地规划进行评价，以获得评价结果。
通过上述技术方案，将所获取的目标度假土地的土地数据信息经过GIS数据库处理后，同时将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系上，用于确定三种数据源的权重占比，进而得到三种数据源的评价指标数据，并根据不同的评价指标数据对度假土地规划进行评价，以获得评价结果，提高了处理数据的检测效率，减少了土地规划审批容易出现错误的情况，避免造成国家资源与社会资源的浪费。
优选地，所述土地遥感数据包括防护林网密度、绿色植被覆盖度以及叶面积指数；所述地面数据包括周围城市人口密度、周围城市高速公路条数、周围高铁火车站数量以及机场离所述度假土地公里数；所述度假规划数据包括度假出行可游览面积、游客人数、度假酒店数量、度假酒店住宿设施类型以及度假酒店床位数量。
通过上述技术方案，分析土地遥感数据、地面数据与度假规划数据，具体了解哪些数据会对土地遥感数据、地面数据与度假规划数据造成影响，详细分析与规划度假酒店数量以及游客人数，从而制定更加合理的度假土地规划方案。
优选地，所述通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理的具体步骤包括：将所述土地遥感数据、所述地面数据和所述度假规划数据转换成地理图像显示空间分布图，所述地理图像显示的对象包括街区地图、人口分布密度、运输线路以及度假酒店分布情况。
通过上述技术方案，将土地遥感数据、地面数据和度假规划数据经GIS数据库处理后，将其转换成理图像显示空间分布图，通过将多个数据转换成图像化的分布图时，能够更加直观观察数据分布情况。
优选地，所述度假酒店床位数量的预测模型公式为：
C＝(R*H*O)/(T*K)，
其中，C表示床位数量；R表示全年游客人数；H表示游客平均住宿夜数；O表示游客住宿率；T表示全年可游览天数；K表示床位利用率。
通过上述技术方案，对度假酒店的床位数量进行合理预测，进而对配套酒店数量、设施以及可游览面积进行合理规划。
优选的，基于所述度假酒店床位数量对旅游区的餐位数量进行预测，其预测模型为：
D＝(P*I*Y)/(R*N)，
式中，D表示餐位数量、P表示日均游客量、I表示入座率、Y入座次数、R表示日均周转率、N表示高峰系数。
通过上述技术方案，结合游客数量与度假土地上的酒店数量，对酒店床位数与餐位数进行较为准确的预测，通过上述详细数据使得度假土地上的规划方案更加合理。
优选地，根据所述游客人数、所述度假酒店数量与所述度假出行可游览面积确定日环境容量，所述日环境容量的计算方法包括面积容量与线路容量法，其中，所述面积容量法的预测模型公式为：
E＝(A*B)/V,
式中，E表示日环境容量，A表示可游览面积，B表示日周转率，V表示人均占面积；
所述线路容量法的预测模型公式为：
E＝Z/X，
式中，E表示日环境容量，Z为游道长度，X为人均游线面积。
通过上述技术方案，结合游客人数与度假酒店数量与度假出行可游览面积能够更加准确估算度假规划对日环境容量的忍耐程度，有利于后续规划方案的完善与改进。
优选地，基于所述度假土地的规划与发展，将旅游客源市场分为一级目标市场、二级目标市场与三级目标市场。
第二方面，本申请还提供一种基于GIS的度假土地规划系统，包括获取输入模块，用于获取目标度假土地的土地数据信息，并将所述土地数据信息输入所述目标度假土地的GIS数据库，所述土地数据信息包括土地遥感数据、地面数据和度假规划数据；数据处理模块，用于通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理；数据嵌入模块，用于将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系的X、Y、Z三个坐标轴上，定义X坐标轴为土地遥感数据源，定义Y坐标轴为地面数据源，定义Z坐标轴为度假规划数据源；过滤模块，用于过滤所述X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴数据源上的异常数据，并确定不同坐标轴上的权重，分别得到三种数据源的评价指标数值；分析模块，用于根据不同的所述评价指标数值对所述度假土地上的规划方案进行分析，保证度假土地的规划方案各方面效益最大化。
本申请带来了以下有益效果：
本申请所述的一种基于GIS的度假土地规划方法及系统，通过获取目标度假土地的土地数据信息，并将土地数据信息输入目标度假土地的GIS数据库中，以对土地数据信息进行数据处理，并将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系的X、Y、Z三个坐标轴上，同时过滤掉X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴数据源上的异常数据，确定不同坐标轴上的权重，分别得到三种数据源的评价指标数据；最后根根据不同的评价指标数据对度假土地规划进行评价，以获得评价结果，解决了人为处理数据检测效率低的问题，使得土地规划更加合理，不会造成国有资源的浪费。
附图说明
图1为本申请提供的一种基于GIS的度假土地规划方法的流程图；
图2为本申请提供的度假土地的实际规划图；
图3为本申请提供的一种基于GIS的度假土地规划系统的示意图；
附图标记：
获取输入模块1、数据处理模块2、数据嵌入模块3、过滤模块4、分析模块5。
具体实施方式
以下实施例结合附图1至图3本申请作进一步详细说明。
如图1所示，本申请实施例公开的一种基于GIS的度假土地规划方法，包括如下步骤：
步骤S1，获取目标度假土地的土地数据信息，并将所述土地数据信息输入所述目标度假土地的GIS数据库，所述土地数据信息包括土地遥感数据、地面数据和度假规划数据。
具体来说，所述土地遥感数据包括防护林网密度、绿色植被覆盖度以及叶面积指数。以森林、湖泊、瀑布、绿色植被覆盖面积为例，通过直观数据的形式了解目标度假土地或者周围绿色植被覆盖面积情况，并将该数据输入GIS数据库中存储并保存下来。所述地面数据包括周围城市人口密度、周围城市高速公路条数、周围高铁火车站数量以及机场离所述度假土地公里数。所述度假规划数据包括度假出行可游览面积、游客人数、度假酒店数量、度假酒店住宿设施类型以及度假酒店床位数量。
因此，结合度假规划数据与地面数据，分析目标度假土地上的规划方案，将旅游客源市场分为一级目标市场、二级目标市场与三级目标市场。
其中，一级目标市场是以整个度假区为核心，将车程为预设时间内的近程市场；二级目标市场是以度假区所在省份为核心，包括国内其他城市将其拟设为远程市场；三级目标市场则是以海外其他国家为机会的全球市场。为了对市场客源有更加深刻的理解，以本实施例中的金龙湖度假区为例，金龙湖度假区作为整个度假土地上的关键核心，将以车程控制在3小时内的重庆、四川、贵州以及周边区域为主，作为主要拿下的近程市场；然后再以整个金龙湖度假区所在的省份为主，同时拓展国内其他城市的远程市场。最后布局全球，将海外国家作为更大的目标市场，在做好国内市场的同时，积极争取海外市场。
步骤S2，通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理，并将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系的X、Y、Z三个坐标轴上，定义X坐标轴为土地遥感数据源，定义Y坐标轴为地面数据源，定义Z坐标轴为度假规划数据源。
具体来说，通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理的步骤包括：将所述土地遥感数据、所述地面数据和所述度假规划数据转换成地理图像显示空间分布图，所述地理图像显示的对象包括街区地图、人口分布密度、运输线路以及度假酒店分布情况。然后将处理后的土地遥感数据、地面数据以及度假规划数据，以X、Y、Z三个坐标轴的长、宽、高建立三维坐标体系，直观体现各因子间的协同运作，使评价结果更加直观与具体。
其中，度假规划数据中的度假酒店床位数量与度假酒店数量、全年游客人数、全年可游览天数以及床位利用率等有关，其预测模型公式为：
C＝(R*H*O)/(T*K)，
其中，C表示床位数量；R表示全年游客人数；H表示游客平均住宿夜数；O表示游客住宿率；T表示全年可游览天数；K表示床位利用率。
同时还对上述数据作具体预测，分别从近期、中期、远期对全年游客数量各时期的人数作了一个预测结果，即R近期＝340000人,R中期＝970000人，R远期＝2000000人；并根据项目建设情况、游客消费特征和主要客源地居民出游特征，对游客平均住宿夜数H同样从近期、中期、远期分别取值，以周末或节假日旅游人群旅游常选泽的过夜天数2天或3天为例。对游客住宿率，即住宿游客占总游客的比率，分别在近期取值40％、中期取值为50％、远期取值为60％。对全年可游览天数，实际取值为270天；对床位利用率从近中期取值60％，远期取值70％。
综上，对度假酒店床位数量分别从近期、中期以及远期得到预测结果如下：
C近期＝(340000*2*40％)/(270*60％)＝1679(个)
C中期＝(970000*2.5*50％)/(270*60％)＝7485(个)
C远期＝(2000000*3*60％)/(270*70％)＝19048(个)。
当确定好不同时期的度假酒店床位数量后，还要对游客人群的餐位数量进行合理预测，其预测模型为：
D＝(P*I*Y)/(R*N)，
式中，D表示餐位数量、P表示日均游客量、I表示入座率、Y表示入座次数、R表示日均周转率、N表示高峰系数。
然后按照上述日均游客量以接待游客近期34万人次、中期97万人次，远期200万人次，年开放270天计算，则P近期＝34000/270＝1259人次；P中期＝97000/270＝3593人次；P远期＝200000/270＝7407人次。I的近期入座率取值80％，I的中、远期入座率取70％；入座次数Y取1.5；日均周转率R取2；近、中、远期的高峰系数N均取值1.2，然后基于餐位数的预测模型，将餐位数D也按照近、中、远期的餐位数预测结果如下：
D近期＝(1259*80％*1.5)/(2*1.2)＝755(个)
D中期＝(3595*70％*1.5)/(2*1.2)＝1572(个)
D远期＝(7407*70％*1.5)/(2*1.2)＝3241(个)。
根据上述预测模型，将在旅游区的餐位数在近期755按估值整数800个进行配置，中期1572按估值整数1600个进行配置，远期3241按估值整数3200个进行配置。
当对度假酒店数量与旅游人口数量进行估算后，还需对生态环境的保护进行估算，要遵守可持续发展原则、满足游客需求原则以及多效益结合原则，以保证环境资源和生态环境的永续利用，促进度假规划区的可持续发展，同时规划区的开发要以市场为导向，满足游客在区域内各项旅游度假活动的舒适、安全及便利，其中，对环境容量的估算方法包括面积容量法与线路容量法，其中，所述面积容量法的估算预测模型为：
E＝(A*B)/V,
式中，E表示日环境容量(人次/日)，A表示可游览面积，可游览面积以旅游土地规划占总规划面积的30％为例进行估算，B表示日周转率，通常以旅游土地规划的日转率为1为例，V表示人均占面积，通常以人均占面积以200平方米为例。
所述线路容量法的预测模型公式为：
E＝Z/X，
式中，E表示日环境容量(人次/日)，Z为游道长度，X为人均游线面积，该人均游线面积通常以土地规划的5平方米至10平方米为例，同时结合上述面积容量估算法，对本实施例中的多个度假组团中不同项目名称的度假园地，按照面积容量法与线路容量法分别对其测算，具体项目名称的日环境容量估算结果如下表1示。
表1日环境容量估算表
步骤S3，过滤所述X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴数据源上的异常数据，确定不同坐标轴上的权重，分别得到三种数据源的评价指标数据。
具体来说，经过GIS数据库处理后的三个坐标轴上的理想数据仍然存在与实际数据并不相符，甚至数据相差较大的情况，这种异常数据会影响到评价结果，甚至会影响到目标度假土地的规划选址，因此需要过滤掉异常数据。然后将过滤掉的数据分别在X、Y、Z坐标轴上确定各数据源的权重，分别得到三种数据源的评价指标数据。
步骤S4，根据不同的评价指标数据对度假土地规划进行评价，以获得评价结果。
具体来说，为了保证搜集数据的准确性，除了查阅相关的统计年鉴、环境公报、土地规划、相关研究等文献资料，还须实地走访流域附近的城镇、河流、村庄、工厂，了解当地的社会经济发展情况、土地利用现状、生态环境现状等情况，将旅游主题服务中心、旅游服务站、景区管理中心、住宿设施、购物设施、餐饮设施以及停车场等分别规划到度假土地上，如图2示。
本申请实施例还公开一种基于GIS的度假土地规划系统，如图3所示，包括获取输入模块1，用于获取目标度假土地的土地数据信息，并将所述土地数据信息输入所述目标度假土地的GIS数据库，所述土地数据信息包括土地遥感数据、地面数据和度假规划数据；
数据处理模块2，用于通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理；
数据嵌入模块3，用于将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系的X、Y、Z三个坐标轴上，定义X坐标轴为土地遥感数据源，定义Y坐标轴为地面数据源，定义Z坐标轴为度假规划数据源；
过滤模块4，用于过滤所述X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴数据源上的异常数据，并确定不同坐标轴上的权重，分别得到三种数据源的评价指标数据；
分析模块5，用于根据不同的评价指标数据对度假土地进行评价，以获得评价结果。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。
Claims (8)
1.一种基于GIS的度假土地规划方法，其特征在于，包括：
获取目标度假土地的土地数据信息，并将所述土地数据信息输入所述目标度假土地的GIS数据库，所述土地数据信息包括土地遥感数据、地面数据和度假规划数据；
通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理，并将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系的X、Y、Z三个坐标轴上，定义X坐标轴为土地遥感数据源，定义Y坐标轴为地面数据源，定义Z坐标轴为度假规划数据源；
过滤所述X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴数据源上的异常数据，确定不同坐标轴上的权重，分别得到三种数据源的评价指标数据；
根据不同的评价指标数据对度假土地规划进行评价，以获得评价结果。
2.根据权利要求1所述的基于GIS的度假土地规划方法，其特征在于，所述土地遥感数据包括防护林网密度、绿色植被覆盖度以及叶面积指数；所述地面数据包括周围城市人口密度、周围城市高速公路条数、周围高铁火车站数量以及机场离所述度假土地公里数；所述度假规划数据包括度假出行可游览面积、游客人数、度假酒店数量、度假酒店住宿设施类型以及度假酒店床位数量。
3.根据权利要求1所述的基于GIS的度假土地规划方法，其特征在于，所述通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理的具体步骤包括：将所述土地遥感数据、所述地面数据和所述度假规划数据转换成地理图像显示空间分布图，所述地理图像显示的对象包括街区地图、人口分布密度、运输线路以及度假酒店分布情况。
4.根据权利要求2所述的基于GIS的度假土地规划方法，其特征在于，所述度假酒店床位数量的预测模型公式为：
C＝(R*H*O)/(T*K)
式中，C表示床位数量；R表示全年游客人数；H表示游客平均住宿夜数；
O表示游客住宿率；T表示全年可游览天数；K表示床位利用率。
5.根据权利要求4所述的基于GIS的度假土地规划方法，其特征在于，基于所述度假酒店床位数量对旅游区的餐位数量进行预测，其预测模型为：
D＝(P*I*Y)/(R*N)
式中，D表示餐位数量、P表示日均游客量、I表示入座率、Y入座次数、R表示日均周转率、N表示高峰系数。
6.根据权利要求2或5所述的基于GIS的度假土地规划方法，其特征在于，根据所述游客人数、所述度假酒店数量与所述度假出行可游览面积确定日环境容量，所述日环境容量的计算方法包括面积容量与线路容量法，其中，所述面积容量法的预测模型公式为：
E＝(A*B)/V
式中，E表示日环境容量，A表示可游览面积，B表示日周转率，V表示人均占面积；
所述线路容量法的预测模型公式为：
E＝Z/X
式中，E表示日环境容量，Z为游道长度，X为人均游线面积。
7.根据权利要求1所述的基于GIS的度假土地规划方法，其特征在于，基于所述度假土地的规划与发展，将旅游客源市场分为一级目标市场、二级目标市场与三级目标市场。
8.一种基于GIS的度假土地规划系统，其特征在于，包括
获取输入模块(1)，用于获取目标度假土地的土地数据信息，并将所述土地数据信息输入所述目标度假土地的GIS数据库，所述土地数据信息包括土地遥感数据、地面数据和度假规划数据；
数据处理模块(2)，用于通过所述GIS数据库对所述土地遥感数据、地面数据和度假规划数据进行数据处理；
数据嵌入模块(3)，用于将处理后的数据嵌入笛卡尔坐标系的X、Y、Z三个坐标轴上，定义X坐标轴为土地遥感数据源，定义Y坐标轴为地面数据源，定义Z坐标轴为度假规划数据源；
过滤模块(4)，用于过滤所述X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴数据源上的异常数据，并确定不同坐标轴上的权重，分别得到三种数据源的评价指标数据；
分析模块(5)，用于根据不同的评价指标数据对度假土地进行评价，以获得评价结果。
Priority Applications (1)
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| CN202110544509.2A CN113159645A (zh) | 2021-05-19 | 2021-05-19 | 一种基于gis的度假土地规划方法及系统 |
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|---|---|---|---|---|
| CN114819469A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-07-29 | 北京清华同衡规划设计研究院有限公司 | 基于大数据的旅游智能规划设计方法与系统 |
| CN115423320A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-12-02 | 武汉愈初美容有限公司 | 一种基于区域性的康养项目建设选址分析评价方法 |
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2021
- 2021-05-19 CN CN202110544509.2A patent/CN113159645A/zh active Pending
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