CN115187127A - 基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，包括如下步骤：S1，获取初步规划编制信息，提取多层空间规划图层样本进行规划用地目标选取，进行目标预处理过程；S2，预处理完成后，筛选多层空间中发生土地空间规划图层变化的规划信息，进行空间框架选择；S3，对空间框架选择完成后，将选择的土地规划图层进行规划分级，设定分级阈值进行规划图层的合理性判断，并将判断结果上传至云端网络。

Description

基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法

技术领域

本发明涉及数据智能分析领域，尤其涉及一种基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法。

背景技术

由于土地的稀缺性，对于土地进行合理规划是有利于发挥土地最大效能的手段，对于国民经济的发展以及地区发展战略导向具有深远意义，最至关重要的是土地使用规划过程中的合理利用以及调整，需要通过土地的不同层级进行逐级分析，发现土地分级监管过程中的缺陷和漏洞，传统的规划文本、指标汇总方式无法形成有效的规划检测分析，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，包括：

S1，获取初步规划编制信息，提取多层空间规划图层样本进行规划用地目标选取，进行目标预处理过程；

S2，预处理完成后，筛选多层空间中发生土地空间规划图层变化的规划信息，进行空间框架选择；

S3，对空间框架选择完成后，将选择的土地规划图层进行规划分级，设定分级阈值进行规划图层的合理性判断，并将判断结果上传至云端网络。

根据上述技术方案优选的，所述S1包括：

S1-1，将城市详细规划编制信息进行全方位收集，对规划建设用地规模、规划建筑规模的核心指标，以及国土空间规划前后一致性指标进行录入；

S1-2，通过对多层空间样本的选取，在指定时间范围内多层空间样本最近更新的内容进行逐层叠加，设定一个时间周期的空间规划图层，逐层比对，将空间规划图层发生改变的样本进行标记，从而得到两个空间规划图层样本区别，提取有区别的最新的空间规划图层样本；

S1-3，针对图层样本进行规划用地目标的初始分类，将每个图层根据比例划分为若干图层集对规划用地目标进行初步分类，构建分类时间序列图层集，该时间序列图层集获取空间规划图层的变化趋势。

根据上述技术方案优选的，所述S1还包括：

S1-4，在每个时间序列图层集中分别建立第一滑动筛选框P₁、第二滑动筛选框P₂和特征筛选框P₃，第一滑动筛选框P₁的初始位置位于划分若干行列图像块的图层最上排的最左端，第二滑动筛选框P₂的初始位置位于划分若干行列图像块的图层做下排的最右端，第一滑动筛选框依次从左至右移动，第二滑动筛选框依次从右至左移动，两个滑动筛选框根据设定的条件阈值对应提取的图像块标注为特征筛选框P₃。

根据上述技术方案优选的，所述S1还包括：

S1-5，提取的特征筛选框P₃置于候选位置，并根据特征筛选框P₃的位置获取紧邻图像块；统计特征筛选框P₃提取的数量以及图像块的种类，根据特征筛选框P₃某一图像块出现的频率定义主导规划信息类型；在主导规划信息类型中如果与预存的规划信息一致，则将特征筛选框P₃中的紧邻图像块设置为符合规划条件标签，依次让第一滑动筛选框和第二滑动筛选框按照规则筛选直到相遇时为止；如果主导规划信息类型与预存的规划信息不一致，则将特征筛选框P₃以及紧邻图像块进行移动操作，移动至下一特征筛选框P₃，以此类推，直到全部特征筛选框P₃选取完毕。

根据上述技术方案优选的，所述S2包括：

S2-1，将提取的符合规划条件标签的图像块根据土地空间规划图层需求进行空间框架选择，该空间框架选择内容为控制空间规划图层由i行j列的图像块标号和预存的规划信息需符合空间规划图层的属性，形成含有符合规划条件标签的空间规划图层数据库；将预存的规划信息对比空间规划图层的i行j列的图像块标号的图像块，以及预存的规划信息所要进行空间框架选择的空间规划图层进行对比，存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库；

S2-2对空间规划图层的筛选检查：将符合规划条件标签的空间规划图层数据库和更新的空间规划图层通过i行j列的标号位置的图像块进行对比，根据标号和属性对比检查空间规划图层的变化轨迹，并汇总进入变化轨迹数据库。

根据上述技术方案优选的，所述S2包括：

S2-3，根据预存的规划信息与变化轨迹数据库根据i行j列的标号位置的图像块进行关联查询：判断变化轨迹数据库中的所有空间规划图层是否均有相同的变化差异，如果是，则判定空间规划图层需要重新进行空间框架选择，并记录i行j列的图像块标号，如果否，则判定空间规划图层不需要重新进行空间框架选择，并记录i行j列的图像块标号，同时存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库。

根据上述技术方案优选的，所述S3包括：

通过预存的规划信息查找存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库，设定规划分级参数，利用参数差值绝对值作为阈值计算条件|x_i,j-x₀|，x_i,j为提取空间规划图层i行j列的标号位置图像块的提取值，x₀为提取空间规划图层图像块的标准值，所述提取值通过实时采集的i行j列的标号位置图像块向量与预存规划信息的比值再乘以关系系数得到，所述标准值通过预设的空间规划图层信息计算得到，

通过土地规划图层分级阈值计算规划图层评价值，

其中γ为条件系数，

为分级阈值，e为自然常数，c为输入参数，b为输出参数，U为规划图层评价权重；

通过计算分级评估值，对空间规划图层进行评级判断，从而合理规划土地信息，实现云端智能检测。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

对于空间规划图层的合理安排需要对规划分级进行评价计算，从而根据符合阈值判断的规划信息进行合理规划，防止建设规划发生重复浪费，提供土地合理利用率。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明总体示意图；

图2是本发明功能示意图；

图3是本发明另一功能示意图；

图4是本发明总体流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

如图1至4所示，本发明公开一种基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，包括如下步骤：

S1，获取初步规划编制信息，提取多层空间规划图层样本进行规划用地目标选取，进行目标预处理过程；

S2，预处理完成后，筛选多层空间中发生土地空间规划图层变化的规划信息，进行空间框架选择；

S3，对空间框架选择完成后，将选择的土地规划图层进行规划分级，设定分级阈值进行规划图层的合理性判断，并将判断结果上传至云端网络。

所述S1包括：

S1-1，将城市详细规划编制信息进行全方位收集，对规划建设用地规模、规划建筑规模的核心指标，以及国土空间规划前后一致性指标进行录入；

其中规划建设用地规模包括：建设用地整体使用率，建设用地中绿地、学校、住宅为基本要素；在国土空间规划中，预设的规划建设用地与实时获取的建设用地进行数据匹配；

S1-2，通过对多层空间样本的选取，在指定时间范围内多层空间样本最近更新的内容进行逐层叠加，设定一个时间周期的空间规划图层，例如半年或者一年，逐层比对，将空间规划图层发生改变的样本进行标记，从而得到两个空间规划图层样本区别，提取有区别的最新的空间规划图层样本；

S1-3，针对图层样本进行规划用地目标的初始分类，将每个图层根据比例划分为若干图层集对规划用地目标进行初步分类，构建分类时间序列图层集，该时间序列图层集获取空间规划图层的变化趋势；

S1-4，在每个时间序列图层集中分别建立第一滑动筛选框P₁、第二滑动筛选框P₂和特征筛选框P₃，对图层集中每个图层划分为i×j的图像块，i为行数，j为列数，第一滑动筛选框P₁的初始位置位于划分若干行列图像块的图层最上排的最左端，第二滑动筛选框P₂的初始位置位于划分若干行列图像块的图层做下排的最右端，第一滑动筛选框依次从左至右移动，第二滑动筛选框依次从右至左移动，两个滑动筛选框根据设定的条件阈值对应提取的图像块标注为特征筛选框P₃；条件阈值根据规划图层中根据地理信息发生变化的数据进行条件设定，取决于城市总体规划信息；

S1-5，提取的特征筛选框P₃置于候选位置，并根据特征筛选框P₃的位置获取紧邻图像块；该紧邻图像块分为上下左右四个方位；统计特征筛选框P₃提取的数量以及图像块的种类，根据特征筛选框P₃某一图像块出现的频率定义主导规划信息类型；在主导规划信息类型中如果与预存的规划信息一致，则将特征筛选框P₃中的紧邻图像块设置为符合规划条件标签，依次让第一滑动筛选框和第二滑动筛选框按照规则筛选直到相遇时为止；如果主导规划信息类型与预存的规划信息不一致，则将特征筛选框P₃以及紧邻图像块进行移动操作，移动至下一特征筛选框P₃，以此类推，直到全部特征筛选框P₃选取完毕。

通过设置筛选框之后，能够对单一图层土地规划信息进行初步的目标筛选，并根据时间顺序发现土地图层规划信息的特征图像，从而对后续土地图层变化进行空间框架选择提供条件。

如图2和3所示，所述S2包括：

S2-1，将提取的符合规划条件标签的图像块根据土地空间规划图层需求进行空间框架选择，该空间框架选择内容为控制空间规划图层由i行j列的图像块标号和预存的规划信息需符合空间规划图层的属性，形成含有符合规划条件标签的空间规划图层数据库；将预存的规划信息对比空间规划图层的i行j列的图像块标号的图像块，以及预存的规划信息所要进行空间框架选择的空间规划图层进行对比，存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库；

S2-2对空间规划图层的筛选检查：将符合规划条件标签的空间规划图层数据库和更新的空间规划图层通过i行j列的标号位置的图像块进行对比，根据标号和属性对比检查空间规划图层的变化轨迹，并汇总进入变化轨迹数据库：

S2-3，根据预存的规划信息与变化轨迹数据库根据i行j列的标号位置的图像块进行关联查询：判断变化轨迹数据库中的所有空间规划图层是否均有相同的变化差异，如果是，则判定空间规划图层需要重新进行空间框架选择，并记录i行j列的图像块标号，如果否，则判定空间规划图层不需要重新进行空间框架选择，并记录i行j列的图像块标号，同时存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库。

空间框架选择是根据空间规划图层中进行适应性调整的规划信息选择。

所述S3包括：

通过预存的规划信息查找存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库，设定规划分级参数，利用参数差值绝对值作为阈值计算条件|x_i,j-x₀|，x_i,j为提取空间规划图层i行j列的标号位置图像块的提取值，x₀为提取空间规划图层图像块的标准值，所述提取值通过实时采集的i行j列的标号位置图像块向量与预存规划信息的比值再乘以关系系数得到，所述标准值通过预设的空间规划图层信息计算得到，

通过土地规划图层分级阈值计算规划图层评价值，

其中γ为条件系数，

为分级阈值，e为自然常数，c为输入参数，b为输出参数，U为规划图层评价权重；

通过计算分级评估值，对空间规划图层进行评级判断，从而合理规划土地信息，实现云端智能检测。通过筛选分级之后，利用图层评价值得到规划图层的评价参数，设定判断阈值对评价参数进行筛选，如果土地规划图层中符合评价参数指标则设定为合理性规划，如果不符合则设定为不合理规划。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，其特征在于，包括：

S1，获取初步规划编制信息，提取多层空间规划图层样本进行规划用地目标选取，进行目标预处理过程；

S2，预处理完成后，筛选多层空间中发生土地空间规划图层变化的规划信息，进行空间框架选择；

S3，对空间框架选择完成后，将选择的土地规划图层进行规划分级，设定分级阈值进行规划图层的合理性判断，并将判断结果上传至云端网络。

2.根据权利要求1所述的基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，其特征在于，所述S1包括：

S1-1，将城市详细规划编制信息进行全方位收集，对规划建设用地规模、规划建筑规模的核心指标，以及国土空间规划前后一致性指标进行录入；

S1-2，通过对多层空间样本的选取，在指定时间范围内多层空间样本最近更新的内容进行逐层叠加，设定一个时间周期的空间规划图层，逐层比对，将空间规划图层发生改变的样本进行标记，从而得到两个空间规划图层样本区别，提取有区别的最新的空间规划图层样本；

S1-3，针对图层样本进行规划用地目标的初始分类，将每个图层根据比例划分为若干图层集对规划用地目标进行初步分类，构建分类时间序列图层集，该时间序列图层集获取空间规划图层的变化趋势。

3.根据权利要求2所述的基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，其特征在于，所述S1还包括：

S1-4，在每个时间序列图层集中分别建立第一滑动筛选框P₁、第二滑动筛选框P₂和特征筛选框P₃，第一滑动筛选框P₁的初始位置位于划分若干行列图像块的图层最上排的最左端，第二滑动筛选框P₂的初始位置位于划分若干行列图像块的图层做下排的最右端，第一滑动筛选框依次从左至右移动，第二滑动筛选框依次从右至左移动，两个滑动筛选框根据设定的条件阈值对应提取的图像块标注为特征筛选框P₃。

4.根据权利要求2所述的基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，其特征在于，所述S1还包括：

S1-5，提取的特征筛选框P₃置于候选位置，并根据特征筛选框P₃的位置获取紧邻图像块；统计特征筛选框P₃提取的数量以及图像块的种类，根据特征筛选框P₃某一图像块出现的频率定义主导规划信息类型；在主导规划信息类型中如果与预存的规划信息一致，则将特征筛选框P₃中的紧邻图像块设置为符合规划条件标签，依次让第一滑动筛选框和第二滑动筛选框按照规则筛选直到相遇时为止；如果主导规划信息类型与预存的规划信息不一致，则将特征筛选框P₃以及紧邻图像块进行移动操作，移动至下一特征筛选框P₃，以此类推，直到全部特征筛选框P₃选取完毕。

5.根据权利要求1所述的基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，其特征在于，所述S2包括：

S2-1，将提取的符合规划条件标签的图像块根据土地空间规划图层需求进行空间框架选择，该空间框架选择内容为控制空间规划图层由i行j列的图像块标号和预存的规划信息需符合空间规划图层的属性，形成含有符合规划条件标签的空间规划图层数据库；将预存的规划信息对比空间规划图层的i行j列的图像块标号的图像块，以及预存的规划信息所要进行空间框架选择的空间规划图层进行对比，存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库；

S2-2对空间规划图层的筛选检查：将符合规划条件标签的空间规划图层数据库和更新的空间规划图层通过i行j列的标号位置的图像块进行对比，根据标号和属性对比检查空间规划图层的变化轨迹，并汇总进入变化轨迹数据库。

6.根据权利要求5所述的基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，其特征在于，所述S2包括：

S2-3，根据预存的规划信息与变化轨迹数据库根据i行j列的标号位置的图像块进行关联查询：判断变化轨迹数据库中的所有空间规划图层是否均有相同的变化差异，如果是，则判定空间规划图层需要重新进行空间框架选择，并记录i行j列的图像块标号，如果否，则判定空间规划图层不需要重新进行空间框架选择，并记录i行j列的图像块标号，同时存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库。

7.根据权利要求1所述的基于空间分析的详细规划分级管理智能检测方法，其特征在于，

所述S3包括：

通过预存的规划信息查找存储在符合规划条件标签的空间规划图层数据库，设定规划分级参数，利用参数差值绝对值作为阈值计算条件|x_i,j-x₀|，x_i,j为提取空间规划图层i行j列的标号位置图像块的提取值，x₀为提取空间规划图层图像块的标准值，所述提取值通过实时采集的i行j列的标号位置图像块向量与预存规划信息的比值再乘以关系系数得到，所述标准值通过预设的空间规划图层信息计算得到，

通过土地规划图层分级阈值计算规划图层评价值，

其中γ为条件系数，

为分级阈值，e为自然常数，c为输入参数，b为输出参数，U为规划图层评价权重；

通过计算分级评估值，对空间规划图层进行评级判断，从而合理规划土地信息，实现云端智能检测。

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