CN114925985A - 一种基于gis决策的市政设施选址规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于GIS决策的市政设施选址规划方法，其包括：1：获取当前市政设施的GIS数据，GIS数据包括当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、所有可利用的用地资源、以及市政设施选址决策条件；对GIS数据进行预处理得到市政设施初步选址；2：设定市政设施选址用地适宜条件，构建市政设施选址用地决策模型，得到用地评估体系；3：设定模型算法指标参数，基于GIS平台对市政设施初步选址进行用地适宜评估；4：输出用地适宜选址结果，得到可落地的市政设施最终选址。本申请借助GIS空间分析及数据管理功能，构建GIS决策模型，更加科学、合理地得到市政设施选址，有效解决各专业面临的困境，充分保证市政设施落地。
Description
技术领域
本发明属于市政设施规划建设领域，具体为一种基于GIS决策的市政设施选址规划方法。
背景技术
市政基础设施是城市建设的主体部分之一，是城市赖以生存和发展的基础。近年来，由于城市化快速发展和规模的不断扩张，现状各类市政基础设施供给已严重不足，急需规划选址，新建各类市政场站设施以保证城市正常运转。
在市政基础设施中，最主要的部分就是市政场站设施，包括给排水、电力、通信、燃气、环卫和消防场站等专业场站设施。在传统市政设施选址规划中，大多仅从本专业出发，考虑的因素不够全面，极易导致市政设施无法落地，进而使市政系统服务能力大打折扣。此外，市政基础设施在多专业统筹规划选址工作中也具有复杂性、相似性和独特性。
目前市政基础设施项目的选址对应的计算机模型的研究较少，大量市政基础设施项目仍通过人工方式选址，难以避免用地冲突。随着计算机技术的广泛应用，通过信息化技术辅助进行市政基础设施项目选址也在业内进行了理论上的探讨。目前，通过信息化技术辅助选址的研究方向主要集中在三个，第一个研究方向为AHP指标评价体系结合综合评价方法，第二个研究方向为基于GIS空间分析技术的项目选址，第三个研究方向为结合人工智能，运用智能算法寻求选址最优布局的技术，典型模型包括线性规划、目标规划等数学模型和模拟退火法、遗传算法、蚁群算法等机器学习算法。但在实际应用中，由于影响市政基础设施选址的因素多且复杂，如地质条件、社会景观、交通条件、周边状况、实施可行性、以及其他市政项目的远近等，这些因素之间相互影响，有着密切的联系。因此需要根据需求，对这些影响因素做出综合合理的处理和分析，而上述研究方向在解决市政基础设施项目选址问题时虽然具有一定可行性，但是其一般是盲目随机地组合选址方案，无法综合评估各项因素和不同决策主体需求的匹配度，过早陷入局部最优解等问题，导致选址方案在实际应用中难以实现，后期用地审批难，项目仍难以“落地”。
发明内容
在下文中给出了关于本发明实施例的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，以下概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
本发明目的在于提供一种基于GIS决策的市政设施选址规划方法，通过GIS分析多因子制约条件，结合可利用土地资源、市政系统和服务需求，得到市政设施初步选址结果。构建市政设施选址用地决策模型，设定评价指标对初步选址进行评估，实现对市政设施选址适宜性定量分析，保障市政设施选址落地性。
具体的，本申请提供一种基于GIS决策的市政设施选址规划方法，包括：
步骤1：获取当前市政设施的GIS数据，所述GIS数据包括当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、所有可利用的用地资源、以及市政设施选址决策条件；对所述GIS数据进行预处理得到市政设施初步选址；
步骤2：设定市政设施选址用地适宜条件，构建市政设施选址用地决策模型(GIS决策模型)，得到用地评估体系；
步骤3：设定模型算法指标参数，基于GIS平台对市政设施初步选址进行用地适宜评估；
步骤4：输出用地适宜选址结果，得到可落地的市政设施最终选址。
具体的，对所述GIS数据进行预处理得到市政设施初步选址；具体包括：
步骤11：所述GIS数据包括决策条件集合和客观信息集合，所述决策条件集合A包括市政设施选址决策条件，所述客观信息集合B包括当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、以及所有可利用的用地资源；
A记为{A1,A2,…Ai,…,Am},Ai的属性特征值记为{ai1,ai2,ai3,…,aiti},其中，aij是决策条件集合Ai的属性特征值，aij(i＝1,…,m；j＝1,…,ti)的下标中，i是指第i个的决策条件属性，j是指Ai属性的第j个属性特征值，ti是表示Ai的属性特征值的个数；
客观信息集合B记为{B1,B2,…Bi,…,Bn},Bi的属性特征值记为{bi1,bi2,bi3,…,biri}，bij是客观信息集合Bi的属性特征值，bij(i＝1,…,n；j＝1,…,ri)的下标中，i是指第i个的客观信息属性，j是指Bi属性的第j个属性特征值，ri是表示Bi的属性特征值的个数；
步骤12：构建决策条件集合和客观信息集合的关联权重模型Δi(i＝1,…,m)，也即构建市政设施选址决策条件与所述GIS数据的各客观信息集合(当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、所有可利用的用地资源)的各个属性之间关联权重模型Δi(i＝1,…,m)；所述关联权重模型Δi(i＝1,…,m)是判别决策条件集合Ai(i＝1,…,m)的各特征值(也即不同的决策条件，可以是单个决策条件，也可以是负荷的多个决策条件组合)与客观信息集合Bi的各特征值的关联权重判断模型(或称关联权重模型，或称关联度模型)；
步骤13：根据关联权重判断模型从所述所有可利用的用地资源中选取满足预设条件的初步选址。
为有效解决市政设施规划选址落地问题，保障市政设施运行正常，匹配市政系统近远期要求，本申请通过GIS决策模型提供市政设施选址分析、评估与选择等功能。
进一步的，步骤2的用地评估体系具体包括禁止建设因子A1、安全管控因子A2、地质灾害因子A3、自然条件因子A4、社会影响因子A5、实施建设因子A6和市政专业因子A7，其中，
禁止建设因子A1，包含生态保护红线、基本农田、一级保护林地和自然保育用地分析4个子因子；
安全管控因子A2，包含一级饮用水源保护区范围线、水库河道及海堤范围线、河道及海堤管理范围线、油气管道高后果区和电力架空线间距5个子因子；
地质灾害因子A3，包含地质灾害分布点、地质灾害防治和内涝风险3个子因子；
自然条件因子A4，包含常年主导风向、常年最小频率风向和高程坡度3个子因子；
社会影响因子A5，包含邻避效应、景观协调及环境保护、农村现状坟头和现状宗教建筑4个子因子；
实施建设因子A6，包含用地出让、施工便道、拆迁赔补、用地价值、建设费用、运营费用和建设时序7个子因子；
市政专业因子A7，包含用户(负荷)中心、服务人口、服务半径、管线出线通道、交通便利、建(构)筑物间距和卫生防护间距7个子因子。
进一步的，步骤3中，将7类评价因子(禁止建设因子A1、安全管控因子A2、地质灾害因子A3、自然条件因子A4、社会影响因子A5、实施建设因子A6和市政专业因子A7)权重、33个子因子的子权重以及复合权重均可通过层次分析法得出，并基于GIS平台进行决策，评价市政设施初步选址是否满足指标要求。33个子因子包括K11生态保护红线、K12基本农田、K13一级保护林地、K14自然保育用地、K21一级饮用水源保护区范围线、K22水库河道及海堤范围线、K23河道及海堤管理范围线、K24油气管道高后果区、K25电力架空线间距、K31地质灾害分布点、K32地质灾害防治、K33内涝风险、K41年主导风向、K42常年最小频率风向、K43高程坡度、K51邻避效应、K52景观协调及环境保护、K53农村现状坟头、K54、现状宗教建筑、K61用地出让、K62施工便道、K63拆迁赔补、K64用地价值、K65建设费用、K66运营费用、K67建设时序、K71建筑普查用户(负荷)中心、K72服务人口、K73服务半径、K74管线出线通道、K75交通便利、K76建(构)筑物间距和K77卫生防护间距。
7类评价因子和33个子因子(评价子因子)的具体信息参加表1。
进一步的，将7类评价因子赋予权重，并对33个子因子进行等级划分，形成5个等级，包括适宜、较适宜、较不适宜、不适宜、禁止建设，且33个子因子在5个等级下按属性赋值，具体优先权重及等级赋值如下表1：
表1：市政设施选址决策模型因子权重表：
步骤3中，设定模型算法指标参数，基于GIS平台对市政设施初步选址进行用地适宜评估，具体是将赋值的因子(评价因子或者子因子)代入GIS平台进行叠加决策，获得用地适宜建设区域，并将市政设施初步选址输入GIS平台，进行叠加及迭代计算；其具体过程如下：
步骤31：层次分析法确定权重：通过软件yaahp得出各因子权重；
步骤32：在GIS平台上构建市政设施选址用地决策模型，最后得出综合评价图；具体包括：制作基础文件：针对各子因子特点，绘制矢量数据。由于因子较多，可GIS启动模型构建器，根据需要添加工具，便于快速处理数据。构建迭代模型：将33个子因子矢量化数据转成栅格数据，并按照等级划分；将各类子因子，叠加合成对应的单因子文件；最后通过构建迭代模型，将7类因子带入模型后生成最终评价图。
其中，市政设施选址用地决策模型可用如下公式表达：
Q＝A1×W1+A2×W2+A3×W3+A4×W4+A5×W5+A6×W6+A7×W7
式中：Q——总得分值；
Ai——评价因子,包括禁止建设、安全管控等7个因子；1≤i≤7；
Wi——评价因子的权重，1≤i≤7；
在步骤4中，根据迭代计算结果，若评价选址结果满足用地适应性评估标准，则输出选址结果，若不满足，则返回步骤1中，更改市政设施初步选址结果，并进一步迭代计算，保障市政设施最终选址满足用地适宜性评估标准。
为更好统筹和优化市政设施规划选址方案，本申请借助GIS空间分析及数据管理功能，构建GIS决策模型，更加科学、合理地得到市政设施选址，有效解决各专业面临的困境，并充分保证市政设施落地。
此外，本发明通过上述方案，通过对GIS数据进行预处理得到市政设施初步选址，且预处理方法采用弹性的处理算法，用户可输入不同的决策条件集合来获取初步选址，不仅滤除大部分无效地址，使用户无需担心漏掉合适的地址，而且使下一步的选址更加精准有效。
附图说明
本发明可以通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分，而且用来进一步举例说明本发明的优选实施例和解释本发明的原理和优点。在附图中：
图1为本发明的市政设施选址规划方法的流程图；
图2为本发明市政设施选址规划方案的具体实施例的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图来说明本发明的实施例。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。应当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描述。
为了更好统筹和优化市政设施规划选址方案，本申请借助预处理+GIS空间分析及数据管理功能，有效解决各专业面临的困境，并充分保证市政设施落地。总的来说，为有效解决市政设施规划选址落地问题，保障市政设施运行正常，构建决策模型，设定评价指标对初步选址进行评估，实现对市政设施选址适宜性定量分析，保障市政设施选址落地性。匹配市政系统近远期要求，GIS决策模型可提供市政设施选址分析、评估与选择等功能，通过GIS分析多因子制约条件，结合可利用土地资源、市政系统和服务需求，得到市政设施初步选址结果。
作为一个具体的实现方案，参见图1和图2，本发明实施例的基于GIS决策的市政设施选址规划方法，具体包括以下步骤：
P1、获取当前市政设施的GIS数据，GIS数据包括当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、所有可利用的用地资源、以及市政设施选址决策条件；对所述GIS数据进行预处理得到市政设施初步选址；
P2、设定市政设施选址用地适宜条件，构建市政设施选址用地决策模型(GIS决策模型)，得到用地评估体系；
P3、设定模型算法指标参数，基于GIS平台对市政设施初步选址进行用地适宜评估；
P4、输出用地适宜选址结果，得到可落地的市政设施最终选址。
具体的，本申请提供一种基于GIS决策的市政设施选址规划方法，包括：
具体的，步骤P1，梳理现状市政设施供应规模和服务范围，结合规划用地布局和市政系统分析得到市政设施(是否加缺口及需求)分布，以及筛查可利用的用地资源，得到市政设施初步选址对GIS数据进行预处理得到市政设施初步选址；具体包括：
步骤P11：GIS数据包括决策条件集合和客观信息集合，决策条件集合A包括市政设施选址决策条件，客观信息集合B包括当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、以及所有可利用的用地资源；
其中，将A记为{A1,A2,…Ai,…,Am},Ai的属性特征值记为{ai1,ai2,ai3,…,aiti},其中，aij是决策条件集合Ai的属性特征值，aij(i＝1,…,m；j＝1,…,ti)的下标中，i是指第i个的决策条件属性，j是指Ai属性的第j个属性特征值，ti是表示Ai的属性特征值的个数；
客观信息集合B记为{B1,B2,…Bi,…,Bn},Bi的属性特征值记为{bi1,bi2,bi3,…,biri}，bij是客观信息集合Bi的属性特征值，bij(i＝1,…,n；j＝1,…,ri)的下标中，i是指第i个的客观信息属性，j是指Bi属性的第j个属性特征值，ri是表示Bi的属性特征值的个数；
步骤P12：构建决策条件集合和客观信息集合的关联权重模型Δi(i＝1,…,m)，也即构建市政设施选址决策条件与GIS数据的各客观信息集合(当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、所有可利用的用地资源)的各个属性之间关联权重模型Δi(i＝1,…,m)；关联权重模型Δi(i＝1,…,m)是判别决策条件集合Ai(i＝1,…,m)的各特征值(也即不同的决策条件，可以是单个决策条件，也可以是负荷的多个决策条件组合)与客观信息集合Bi的各特征值的关联权重判断模型(或称关联权重模型，或称关联度模型)；
步骤P13：根据关联权重判断模型从所有可利用的用地资源中选取满足预设条件的初步选址。
在步骤P2中，基于GIS平台构建市政设施选址决策模型，形成用地适宜性评估体系，评估指标包括：
A1、禁止建设因子，包含生态保护红线、基本农田、一级保护林地和自然保育用地分析4个子因子；
A2、安全管控因子，包含一级饮用水源保护区范围线、水库河道及海堤范围线、河道及海堤管理范围线、油气管道高后果区和电力架空线间距5个子因子；
A3、地质灾害因子，包含地质灾害分布点、地质灾害防治和内涝风险3个子因子；
A4、自然条件因子，包含常年主导风向、常年最小频率风向和高程坡度3个子因子；
A5、社会影响因子，包含邻避效应、景观协调及环境保护、农村现状坟头和现状宗教建筑4个子因子；
A6、实施建设因子，包含用地出让、施工便道、拆迁赔补、用地价值、建设费用、运营费用和建设时序7个子因子；
A7、市政专业因子，包含用户(负荷)中心、服务人口、服务半径、管线出线通道、交通便利、建(构)筑物间距和卫生防护间距7个子因子。
在步骤P3中，针对P2中7类评价因子权重、33个子因子的子权重以及复合权重均可通过层次分析法得出，并基于GIS平台进行决策，评价市政设施初步选址是否满足指标要求。
在步骤P3中进一步设置，将7类评价因子赋予权重，并对33个子因子进行等级划分，形成5个等级，包括适宜、较适宜、较不适宜、不适宜、禁止建设，且33个子因子在5个等级下按属性赋值，本实施例具体优先权重及等级赋值如下表：
市政设施选址决策模型因子(评价因子和评价子因子)权重表：
在步骤P3中，将赋值的因子代入GIS平台进行叠加决策，获得用地适宜建设区域，并将市政设施初步选址输入GIS平台，进行叠加及迭代计算。具体过程如下：
第一部分：层次分析法确定权重；本申请借助我国学者开发的免费软件yaahp得出各因子权重。实际实现时，还可采用其他分析方法来确定权重。
第二部份：在ArcGIS平台构建市政设施选址用地决策模型，最后得出综合评价图。
1、制作基础文件：针对各子因子特点，绘制矢量数据。由于因子较多，可GIS启动模型构建器，根据需要添加工具，便于快速处理数据。
2、构建迭代模型：将33个子因子矢量化数据转成栅格数据，并按照等级划分；将各类子因子，叠加合成对应的单因子文件；最后通过构建迭代模型，将7类因子带入模型后生成最终评价图。
3、市政设施选址用地决策模型可用如下公式表达：
Q＝A1×W1+A2×W2+A3×W3+A4×W4+A5×W5+A6×W6+A7×W7
式中：Q——总得分值；
K——评价因子,包括禁止建设、安全管控等7个因子；
Wi——评价因子的权重，1≤i≤7。
在步骤P4中，根据迭代计算结果，若评价选址结果满足用地适应性评估标准，则输出选址结果，若不满足，则返回P1中，更改市政设施初步选址结果，并进一步迭代计算，保障市政设施最终选址满足用地适宜性评估标准。
在上述实施例和示例中，采用了数字组成的附图标记来表示各个步骤和/或单元。本领域的普通技术人员应理解，这些附图标记只是为了便于叙述和绘图，而并非表示其顺序或任何其他限定。
此外，本发明的方法不限于按照说明书中描述的时间顺序来执行，也可以按照其他的时间顺序地、并行地或独立地执行。因此，本说明书中描述的方法的执行顺序不对本发明的技术范围构成限制。
尽管上面已经通过对本发明的具体实施例的描述对本发明进行了披露，但是，应该理解，上述的所有实施例和示例均是示例性的，而非限制性的。本领域的技术人员可在所附权利要求的精神和范围内设计对本发明的各种修改、改进或者等同物。这些修改、改进或者等同物也应当被认为包括在本发明的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于GIS决策的市政设施选址规划方法，其特征在于：包括：
步骤1：获取当前市政设施的GIS数据，所述GIS数据包括当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、所有可利用的用地资源、以及市政设施选址决策条件；对所述GIS数据进行预处理得到市政设施初步选址；
步骤2：设定市政设施选址用地适宜条件，构建市政设施选址用地决策模型，得到用地评估体系；
步骤3：设定模型算法指标参数，基于GIS平台对市政设施初步选址进行用地适宜评估；
步骤4：输出用地适宜选址结果，得到可落地的市政设施最终选址。
2.根据权利要求1所述的市政设施选址规划方法，其特征在于：步骤1中对所述GIS数据进行预处理得到市政设施初步选址；具体包括：
步骤11：所述GIS数据包括决策条件集合和客观信息集合，所述决策条件集合A包括市政设施选址决策条件，所述客观信息集合B包括当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、以及所有可利用的用地资源；
A记为{A1,A2,…Ai,…,Am},Ai的属性特征值记为{ai1,ai2,ai3,…,aiti},其中，aij是决策条件集合Ai的属性特征值，aij(i＝1,…,m；j＝1,…,ti)的下标中，i是指第i个的决策条件属性，j是指Ai属性的第j个属性特征值，ti是表示Ai的属性特征值的个数；
客观信息集合B记为{B1,B2,…Bi,…,Bn},Bi的属性特征值记为{bi1,bi2,bi3,…,biri}，bij是客观信息集合Bi的属性特征值，bij(i＝1,…,n；j＝1,…,ri)的下标中，i是指第i个的客观信息属性，j是指Bi属性的第j个属性特征值，ri是表示Bi的属性特征值的个数；
步骤12：构建决策条件集合和客观信息集合的关联权重模型Δi(i＝1,…,m)，也即构建市政设施选址决策条件与所述GIS数据的各客观信息集合(当前市政设施供应规模和服务范围、规划用地布局和市政设施分布、所有可利用的用地资源)的各个属性之间关联权重模型Δi(i＝1,…,m)；所述关联权重模型Δi(i＝1,…,m)是判别决策条件集合Ai(i＝1,…,m)的各特征值与客观信息集合Bi的各特征值的关联权重判断模型；
步骤13：根据关联权重判断模型从所述所有可利用的用地资源中选取满足预设条件的初步选址。
3.根据权利要求1所述的市政设施选址规划方法，其特征在于：步骤2的用地评估体系具体包括禁止建设因子A1、安全管控因子A2、地质灾害因子A3、自然条件因子A4、社会影响因子A5、实施建设因子A6和市政专业因子A7，其中，
禁止建设因子A1，包含生态保护红线、基本农田、一级保护林地和自然保育用地分析4个子因子；
安全管控因子A2，包含一级饮用水源保护区范围线、水库河道及海堤范围线、河道及海堤管理范围线、油气管道高后果区和电力架空线间距5个子因子；
地质灾害因子A3，包含地质灾害分布点、地质灾害防治和内涝风险3个子因子；
自然条件因子A4，包含常年主导风向、常年最小频率风向和高程坡度3个子因子；
社会影响因子A5，包含邻避效应、景观协调及环境保护、农村现状坟头和现状宗教建筑4个子因子；
实施建设因子A6，包含用地出让、施工便道、拆迁赔补、用地价值、建设费用、运营费用和建设时序7个子因子；
市政专业因子A7，包含用户中心、服务人口、服务半径、管线出线通道、交通便利、建筑物间距和卫生防护间距7个子因子。
4.根据权利要求3所述的市政设施选址规划方法，其特征在于：步骤3中，将7类评价因子权重、评价因子下属的子因子的子权重以及复合权重均可通过层次分析法得出，并基于GIS平台进行决策，评价市政设施初步选址是否满足指标要求。
5.根据权利要求4所述的市政设施选址规划方法，其特征在于：所述评价因子下属的子因子具有33个子因子，具体包括K11生态保护红线、K12基本农田、K13一级保护林地、K14自然保育用地、K21一级饮用水源保护区范围线、K22水库河道及海堤范围线、K23河道及海堤管理范围线、K24油气管道高后果区、K25电力架空线间距、K31地质灾害分布点、K32地质灾害防治、K33内涝风险、K41年主导风向、K42常年最小频率风向、K43高程坡度、K51邻避效应、K52景观协调及环境保护、K53农村现状坟头、K54、现状宗教建筑、K61用地出让、K62施工便道、K63拆迁赔补、K64用地价值、K65建设费用、K66运营费用、K67建设时序、K71建筑普查用户(负荷)中心、K72服务人口、K73服务半径、K74管线出线通道、K75交通便利、K76建(构)筑物间距和K77卫生防护间距。
6.根据权利要求5所述的市政设施选址规划方法，其特征在于：所述步骤3还包括：将7类评价因子赋予权重，并对33个子因子进行等级划分，形成5个等级，包括适宜、较适宜、较不适宜、不适宜、禁止建设，且33个子因子在5个等级下按属性赋值。
7.根据权利要求5所述的市政设施选址规划方法，其特征在于：所述步骤3中，设定模型算法指标参数，基于GIS平台对市政设施初步选址进行用地适宜评估，具体是将赋值的因子代入GIS平台进行叠加决策，获得用地适宜建设区域，并将市政设施初步选址输入GIS平台，进行叠加及迭代计算。
8.根据权利要求7所述的市政设施选址规划方法，其特征在于：所述步骤3进行叠加及迭代计算具体过程如下：
步骤31：层次分析法确定权重：通过软件yaahp得出各因子权重；
步骤32：在GIS平台上构建市政设施选址用地决策模型，最后得出综合评价图；具体包括：
制作基础文件：针对各子因子特点，绘制矢量数据；GIS启动模型构建器，根据需要添加工具，便于快速处理数据；
构建迭代模型：将33个子因子矢量化数据转成栅格数据，并按照等级划分；
将各类子因子，叠加合成对应的单因子文件；最后通过构建迭代模型，将7类因子带入模型后生成最终评价图。
9.根据权利要求8所述的市政设施选址规划方法，其特征在于：所述市政设施选址用地决策模型采用如下公式表达：
Q＝A1×W1+A2×W2+A3×W3+A4×W4+A5×W5+A6×W6+A7×W7
式中：Q——总得分值；
K——评价因子,包括禁止建设、安全管控等7个因子；
Wi——评价因子的权重，1≤i≤7。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116451963A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-07-18 | 中国测绘科学研究院 | 一种基于集成学习的多因子养老服务设施优化配置的方法 |
| CN116703031A (zh) * | 2023-06-08 | 2023-09-05 | 重庆市规划和自然资源调查监测院 | 使用gis进行水田选址大数据分析方法 |
| CN117610992A (zh) * | 2023-11-15 | 2024-02-27 | 广州市城市规划勘测设计研究院有限公司 | 一种预制菜产业园空间选址方法、装置、设备及存储介质 |
| CN118365098A (zh) * | 2024-06-19 | 2024-07-19 | 菏泽市自然资源和规划局 | 一种基于国土空间要素数据的自然资源空间规划管理系统 |
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