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龙图腾网获悉广州市城市规划设计有限公司申请的专利一种基于神经网络的城市土地规划分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119863031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510057231.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于神经网络的城市土地规划分析方法是由林太志;陈昌钦;岳晓琴;李骁;魏倩;王青;卢彦璋;邹伟;周晓穗;王文佳;胡均;苏荣强;薛嘉仪;曾依琳设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的城市土地规划分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的城市土地规划分析方法，包括：确定目标城市的临时建筑土地区块以及临时建筑土地区块的临时建筑土地类型；根据临时建筑土地区块第一历史地理空间数据和第二历史地理空间数据，确定临时建筑土地区块的地理空间变化度；根据目标城市在第二历史时间节点的历史遥感影像和当前遥感影像确定临时建筑土地区块是否为异常土地区块；将临时建筑土地区块与临时建筑土地类型相同的土地类型对应的土地区块进行关联分析。通过对目标城市的当前遥感影像进行分析，可确定目标城市的临时建筑土地区块以及对应的临时建筑土地类型，可将标记为异常土地区块的临时建筑土地区块的属性信息作为相同土地类型的分析参考。

本发明授权一种基于神经网络的城市土地规划分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的城市土地规划分析方法，其特征在于，包括： 基于目标城市的当前遥感影像，确定所述目标城市的临时建筑土地区块以及所述临时建筑土地区块的临时建筑土地类型； 调用所述临时建筑土地区块的历史规划数据，并基于所述历史规划数据确定所述临时建筑土地区块的至少一个目标规划时间区间；所述目标规划时间区间包括第一历史时间节点和位于所述第一历史时间节点之后的第二历史时间节点之间的时间区段； 根据所述临时建筑土地区块在所述第一历史时间节点的第一历史地理空间数据和在所述第二历史时间节点的第二历史地理空间数据，确定所述临时建筑土地区块的地理空间变化度； 当所述地理空间变化度低于预设的地理空间变化阈值时，根据所述目标城市在所述第二历史时间节点的历史遥感影像和所述当前遥感影像确定所述临时建筑土地区块是否为异常土地区块； 当确定所述临时建筑土地区块为异常土地区块时，将所述临时建筑土地区块与所述临时建筑土地类型相同的土地类型对应的土地区块进行关联分析； 其中，所述基于目标城市的当前遥感影像，确定所述目标城市的临时建筑土地区块以及所述临时建筑土地区块的土地类型，具体包括： 步骤S101：将所述目标城市的当前遥感影像的像元分配至预设的土地类别中，并将所述目标城市分割成多个土地单元；所述土地类别包括土地覆盖类别和土地使用类别； 所述将所述目标城市的当前遥感影像的像元分配至预设的土地类别中，并将所述目标城市分割成多个土地单元，具体包括：基于所述预设的土地类别对应的光谱波段，对所述当前遥感影像进行光谱分析，并将所述当前遥感影像在光谱分析下匹配的像元分配至所述土地类别下；将归属于同一所述土地类别且相连的像元合并为同一土地单元； 其中，通过最大似然分类法对当前遥感影像进行光谱分析，先将预设的每个土地类别下的光谱信息构建相应的数据集；然后基于正态分布假设，分别计算每个数据集的均值向量和协方差矩阵，并根据均值方差和协方差矩阵构建每个土地类别下的光谱信息对应的概率密度函数；接着对于当前遥感影像中的每个像元，分别计算其归属于每个土地类别的似然值，并根据似然值匹配当前遥感影像对应的像元； 步骤S102：对每一所述土地单元进行空间分析，确定每一所述土地单元对应的属性信息以及所述属性信息与预设的临时建筑土地属性之间的第一匹配度； 步骤S103：将所述第一匹配度超出预设的第一匹配度阈值的土地单元标记为基准土地单元，并以所述基准土地单元为中心合并相邻的至少另一个土地单元并生成待确定土地区块，以及确定所述待确定土地区块与所述临时建筑土地属性之间的第二匹配度； 步骤S104：将所述第二匹配度超出预设的第二匹配度阈值的待确定土地区块标记为临时建筑土地区块，并根据所述临时建筑土地区块包含的土地单元的土地类别确定所述临时建筑土地区块的临时建筑土地类型。

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