(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210932197.7 (22)申请日 2022.08.04 (71)申请人 中南大学 地址 410000 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路932号 (72)发明人 谭骁勇　谌恺祺　赵冰冰　石岩　 邓敏　 (74)专利代理 机构 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 专利代理师 姚兴 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 111/08(2020.01) (54)发明名称 一种城市扩 展预测方法、 装置、 介质及设备 (57)摘要 本发明提供了一种城市扩展预测方法、 装 置、 介质及设备， 方法包括： 获取用于对目标区域 进行城市扩展预测的数据信息； 目标区域包括多 个元胞， 数据信息包括多个元胞中每个元胞的数 据； 根据每个元胞的数据计算每个元胞的用地发 展概率； 将元胞作为中心， 分别以预设的多个空 间邻域尺度为扩展范围， 得到多个扩展区域， 并 将多个扩展区域的土地利用数据输入空间邻域 多尺度特征融合模型进行处理， 得到每个元胞在 空间邻域多尺度联合作用下的发展概率； 根据每 个元胞的原城市用地的用地转移比例， 构造元胞 的转换约束因子； 分别针对每个元胞， 基于元胞 的用地发展概率、 元胞的转换约束因子和元胞在 空间邻域多尺度联合作用下的发展概率， 计算元 胞的发展总概 率。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115271221 A 2022.11.01 CN 115271221 A 1.一种城市扩展预测方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1， 获取用于对目标区域进行城市扩展预测的数据信 息； 所述目标区域包括多个元 胞， 所述数据信息包括多个所述元 胞中每个元胞的数据； 步骤2， 根据每 个所述元 胞的数据计算每 个所述元 胞的用地发展概 率； 步骤3， 分别针对每个所述元胞， 将所述元胞作为中心， 分别以预设的多个空间邻域尺 度为扩展范围， 得到多个扩展区域， 并将多个所述扩展区域的土地利用数据输入空间邻域 多尺度特 征融合模型进行处 理， 得到所述元 胞在空间邻域多尺度联合作用下的发展概 率； 步骤4， 分别针对每个所述元胞， 根据所述元胞的原城市用地的用地转移比例， 构造所 述元胞的转换约束因子； 步骤5， 分别针对每个所述元胞， 基于所述元胞的用地发展概率、 所述元胞的转换约束 因子和所述元 胞在空间邻域多尺度联合作用下的发展概 率， 计算所述元 胞的发展总概 率。 2.根据权利要求1所述的城市扩展预测方法， 其特 征在于， 所述 步骤2包括： 对每个所述元 胞的数据进行 预处理， 提取每 个所述元 胞的驱动因子； 对每个所述元 胞的驱动因子进行处 理， 得到每 个所述元 胞的特征向量； 根据每个所述元 胞的特征向量计算每 个所述元 胞的用地发展概 率。 3.根据权利要求2所述的城市扩展预测方法， 其特 征在于， 所述空间邻域多尺度特征融合模型包括卷积神经网络、 级联模块和SE模块， 所述卷积 神经网络包括展平层、 全连接层以及多个并行连接的卷积模块， 每个所述卷积模块包括第 一卷积层和第二卷积层， 所述第一卷积层的输出端与所述第二卷积层的输入端连接， 每个 所述卷积模块的第二卷积层的输出端均与所述级联模块的输入端连接， 所述级联模块的输 出端与所述SE模块的输入端连接， 所述SE模块的输出端与所述展平层的输入端连接， 所述 展平层的输出端与所述全连接层的输入端连接， 多个所述扩展区域的土地利用数据一一对 应输入多个所述卷积模块的第一卷积层。 4.根据权利要求3所述的城市扩展预测方法， 其特 征在于， 所述 步骤3包括： 分别针对每个所述元胞， 将所述元胞作为中心， 分别以预设的多个空间邻域尺度为扩 展范围， 得到多个扩展区域， 并将多个所述扩展区域的土地利用数据输入卷积神经网络中 的卷积层进行 特征提取， 得到每 个所述元 胞在各空间邻域尺度下的CN N空间邻域作用特 征； 将每个所述元胞在各空间邻域尺度下的CNN空间邻域作用特征输入级联模块进行特征 级联， 得到所述元 胞的多尺度空间邻域作用特 征； 将所述元胞的多尺度空间邻域作用特征输入SE模块进行注意力加权， 得到所述元胞的 注意力加权多尺度空间邻域作用特 征； 将所述元胞的注意力加权多尺度空间邻域作用特征为基础， 通过所述卷积神经网络的 展平层和全连接层 对所述用地转换类型的编码进 行映射， 得到所述元胞在空间邻域多尺度 联合作用下的发展概 率Ω。 5.根据权利要求 4所述的城市扩展预测方法， 其特 征在于， 所述SE模块包括依次连接的用于对所述元胞的多尺度空间邻域作用特征进行特征聚 合的Squeeze子模块、 用于计算聚合后的所述元胞的多尺度空间邻域作用特征的注意力值 的Excitation子模块和用于对 聚合后的所述元胞的多尺度空间邻域作用特征进行注意力 加权的Scale子模块， 所述Squeeze子模块的输入端连接所述级 联模块的输出端， 所述Scale权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115271221 A 2子模块的输入端连接所述级联模块的输出端， 所述Scale子模块的输出端连接所述展平层 的输入端。 6.根据权利要求1所述的城市扩展预测方法， 其特征在于， 分别针对每个所述元胞， 每 个所述元 胞的转换约束因子为 式中， Z表示约束因子系数， type＝urban表示元 胞的原城市用地。 7.根据权利要求1所述的城市扩展预测方法， 其特 征在于， 所述 步骤5包括： 分别针对每个所述元胞， 通过所述元胞的用地发展概率、 所述元胞的转换约束因子和 所述元胞在空间邻域多尺度联合作用下 的发展概率， 计算所述元胞的发展总概率为OP＝P ×Z×Ω 式中， OP为发展总概率， P为元胞的用地发展概率， Z为元胞的转换约束因子， Ω为元胞 在空间邻域多尺度联合作用下的发展概 率。 8.一种城市扩展预测装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取用于对目标区域进行城市扩展预测的数据信息； 所述目标区 域包括多个元 胞， 所述数据信息包括多个所述元 胞中每个元胞的数据； 第一计算模块， 用于根据每 个所述元 胞的数据计算每 个所述元 胞的用地发展概 率； 所述空间邻域多尺度特征融合模型， 用于分别针对每个所述元胞， 将所述元胞作为中 心， 分别以预设的多个空间邻域尺度为扩展 范围， 得到多个扩展区域， 并将多个所述扩展区 域的土地利用数据输入空间邻域多尺度特征融合模型进行 处理， 得到所述元胞在空间邻域 多尺度联合作用下的发展概 率； 构造模块， 用于分别针对每个所述元胞， 根据 所述元胞的原城市用地的用地转移比例， 构造所述元 胞的转换约束因子； 第二计算模块， 用于分别针对每个所述元胞， 基于所述元胞的用地发展概率、 所述元胞 的转换约束因子和所述元胞在空间邻域多尺度联合作用下的发展概率， 计算所述元胞的发 展总概率。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 当该计算机程序被 执行时， 实现如权利要求1～7中任一项所述的城市扩展预测方法。 10.一种城市扩展预测设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器； 所述存储器用于存储计 算机程序以及程序处理时候的中间数据， 所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如权 利要求1～7中任一项所述的城市扩展预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115271221 A 3