(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110757436.5 (22)申请日 2021.07.0 5 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113515798 A (43)申请公布日 2021.10.19 (73)专利权人 中山大学 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西 路135号 (72)发明人 刘小平　赵林峰　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 郭浩辉　颜希文 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/27(2020.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/08(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 111/08(2020.01) (56)对比文件 CN 110135354 A,2019.08.16 CN 104463971 A,2015.0 3.25 US 2015071528 A1,2015.0 3.12 WO 9711350 A2,1997.03.27 CN 110059385 A,2019.07.26 CN 108871286 A,2018.1 1.23 审查员 程小梅 (54)发明名称 一种城市三维空间扩张模拟方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种城市三维空间扩张模拟 方法及装置， 所述方法基于已训练的发展概率预 测模型对模拟区域内各类土地利用类型在所有 像元上的发展概率进行预测， 然后根据各土地利 用类型在每一像元上的发展概率、 各土地利用类 型间的转换矩阵以及各土地类型的惯 性系数， 计 算各土地利用类型在每一像元上的总分布概率， 根据各土地利用类型在每一像元上的总分布概 率确定每一像元模拟后的土地利用类型， 继而在 像元经过模拟后的土地类型为城市用地时， 通过 已训练的建筑物高度模型对像元上的建筑物高 度进行预测。 通过实施本发明能够提高城市扩张 模拟的准确性。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 113515798 B 2022.08.12 CN 113515798 B 1.一种城市三维空间扩张模拟方法， 其特 征在于， 包括： 获取模拟区域的土地利用数据、 模拟区域中每一像元所对应的影响土地利用变化的驱 动力因子数据以及模拟区域中每一像元 所对应的影响建筑物高度变化的空间因素 数据； 将所述土地利用数据以及所述驱动力因子数据输入至已训练的发展概率预测模型中， 以使所述发展概率预测模型预测出各土地利用类型在所述模拟区域的每一像元中的发展 概率； 对所述模拟区域内的所有像元进行迭代计算， 预测每一所述像元经过模拟后的土地利 用类型并在 模拟后的土地类型为城市用地时， 将所述空间因素数据输入到已训练的建筑物 高度预测模型中， 以使 所述建筑物高度预测模型对像元上的建筑物的高度进行预测； 其中， 预测每一所述像元经过模拟后的土地利用类型具体包括： 对所述模拟区域进行邻域划分， 根据每一像元所在的邻域内各土地利用类型的占比、 各土地利用类型在每一像元上的发展 概率、 各土地利用类型间的转换矩阵以及各土地类型 的惯性系 数， 计算各土地利用类型在 每一像元上的总分布 概率， 继而根据各土地利用类型在每一像元上的总分布概率确定每一 像元模拟后的土地利用类型； 在所述模拟区域内的所有像元迭代完毕后， 获得所述模拟区域的城市三维空间扩 张模 拟结果。 2.如权利要求1所述的城市三维空间扩 张模拟方法， 其特征在于， 所述根据每一像元所 在的邻域内各土地利用类型 的占比、 各土地利用类型在每一像元中的发展概率、 各土地利 用类型间的转换矩阵以及各土地类型的惯性系数， 计算各类土地利用类型在每一像元上的 总分布概 率， 具体包括： 将所述每一像元所在的邻域内各土地利用类型的占比、 各土地利用类型在每一像元中 的发展概率、 各土地利用类型间的转换矩阵以及各土地类型 的惯性系 数相乘， 获得各类土 地利用类型在每一像元 上的总分布概 率。 3.如权利要求2所述的城市三维空间扩 张模拟方法， 其特征在于， 所述根据各类土地利 用类型在每一像元 上的总分布概 率， 确定每一像元模拟后的土地利用类型， 具体包括： 根据各类土地利用类型在每一像元上的总分布概率构 成轮盘， 通过轮盘赌选择算法确 定每一像元 经过模拟后的土地利用类型。 4.如权利要求3所述的城市三维空间扩 张模拟方法， 其特征在于， 所述发展概率预测模 型的构建方法， 具体包括： 获取所述模拟区域的历史土地利用数据以及所述驱动力因子数据； 对所述历史土地利用数据以及所述驱动力  因子进行采样， 获得采样数据； 将所述采样数据输入到神经网络模型中进行训练， 获得 所述发展概 率预测模型。 5.如权利要求4所述的城市三维空间扩 张模拟方法， 其特征在于， 所述建筑物高度 预测 模型的构建方法， 具体包括： 获取所述模拟区域的历史建筑物高度数据以及所述空间因素 数据； 对所述历史建筑物高度数据以及所述空间因素 数据进行采样， 获得第二采样数据； 根据所述第 二采样数据通过随机森林回归算法进行模型训练， 获得所述建筑物高度 预 测模型。 6.如权利要求5所述的城市三维空间扩 张模拟方法， 其特征在于， 通过均匀采样或分层权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113515798 B 2采样对所述历史土地利用数据以及所述驱动力  因子进行采样， 获得 所述采样数据。 7.如权利要求6所述的城市三维空间扩 张模拟方法， 其特征在于， 在将所述采样数据输 入到神经网络模型中进行训练之前， 还 包括： 对所述采样数据进行归一 化处理。 8.如权利要求7所述的城市三维空间扩 张模拟方法， 其特征在于， 通过随机采样或分层 采样对所述历史建筑物高度数据以及所述空间因素 数据进行采样， 获得第二采样数据。 9.如权利要求8所述的城市三维空间扩 张模拟方法， 其特征在于， 所述根据所述第 二采 样数据通过随机森林回归算法进行模型训练， 获得 所述建筑物高度预测模型， 具体包括： 根据所述第二采样数据生成随机向量序列； 根据所述第 二采样数据中的每一子样本以及所述随机向量序列， 分别构建每一子样本 的回归树模型； 根据每一子样本的回归树模型组合成初始随机森林回归模型， 继而对所述初始随机森 林回归模型进行训练， 获得 所述建筑物高度预测模型。 10.一种城市三维空间扩张模拟装置， 其特征在于， 包括数据获取模块， 发展概率预测 模块、 像元迭代计算模块以及模拟结果 生成模块； 所述数据获取模块， 用于获取模拟区域的土地利用数据、 模拟区域中每一像元所对应 影响土地利用变化的驱动力因子数据以及模拟区域中每一像元所对应影响建筑物高度变 化的空间因素 数据； 所述发展概率预测模块， 用于将所述土地利用数据以及所述驱动力因子数据输入至已 训练的发展概率预测模型中， 以使所述 发展概率预测模型预测出各土地利用类型在所述模 拟区域的每一像元中的发展概 率； 所述像元迭代计算模块， 用于对所述模拟区域内的所有像元进行迭代计算， 预测每一 所述像元经过模拟后的土地利用类型并在 模拟后的土地类型为城市用地时， 将所述空间因 素数据输入到已训练的建筑物高度预测模型中， 以使 所述建筑物高度预测模型对像元上的 建筑物的高度进行预测； 其中， 预测每一所述像元经过模拟后的土地利用类型具体包括： 对 所述模拟区域进行邻域划分， 根据每一像元所在的邻域内各土地利用类型 的占比、 各土地 利用类型在每一像元上的发展概率、 各土地利用类型间的转换矩阵 以及各土地类型的惯性 系数， 计算各土地利用类型在每一像元上 的总分布概率， 继而根据各土地利用类型在每一 像元上的总分布概 率确定每一像元模拟后的土地利用类型； 所述模拟结果生成模块， 用于在所述模拟区域内的所有像元迭代完毕后， 获得所述模 拟区域的城市三维空间扩张模拟结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113515798 B 3