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申请/专利权人：山东省经纬工程测绘勘察院有限公司
摘要：本发明涉及国土空间规划技术领域，其公开了基于深度学习的国土空间规划方法，包括步骤目标划分、数据收集、特征分析、综合分析、规划判定；通过将目标区域进行网格状划分，并针对不同的特征数据进行收集和分析，能够实现对国土空间的精细化评估；通过计算平均值、标准差等，能够有效评估目标区域内特征数据的离散程度。这有助于发现数据的异常值和分布规律，为后续的规划判定提供更可靠的依据；考虑了多个特征数据的综合影响，计算出综合评估指数。这使得对目标区域的评估更加全面和综合，避免了单一特征数据评估的局限性。
主权项：1.基于深度学习的国土空间规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、将目标区域做网格状划分，并得到若干个单元区域，以及对应的网格节点；步骤二、在目标区域对应的网格节点处，收集相应位置的特征数据，特征数据包括土壤特征、地形特征、水文特征：步骤三、获取所有网格节点对应的特征数据的量化值，并依据其分析出目标区域的特征指数；步骤四、依据多个特征数据对应的特征指数计算出该目标区域的综合评估指数；步骤五、依据目标区域的特征指数，与预先分类的若干个空间规划区对应预定的指数阈值进行比较判定，并依据比较判定结果，得到含有规划推荐和规划规避对应空间规划区的展示表单：其中，空间规划区指代为对预先规划的功能不同的区域，包括农业发展区、生态功能区、城镇发展区、矿产资源开发区、水资源保护区，规划推荐指代为建议将目标区域设定为某一空间规划区，规划规避指代为建议不要将目标区域设定为某一空间规划区。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省经纬工程测绘勘察院有限公司 基于深度学习的国土空间规划方法
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