一种基于GIS的国土空间规划制图方法与流程

一种基于gis的国土空间规划制图方法
技术领域
1.本发明涉及国土空间规划制图的技术领域，尤其涉及一种基于gis的国土空间规划制图方法。


背景技术：

2.国土空间规划在社会经济发展中具有重要的作用，为了合理利用土地资源、促进经济发展和生态保护，需要进行科学规划和有效制图。然而，传统的国土空间规划制图方法在规划方案的优化上存在局限性，往往无法找到最优的土地利用类型组合和分布方案。其次，传统的国土空间规划制图方法往往依赖专家的经验和主观判断，规划方案的制定容易受到个人偏好和主观因素的影响。因此，需要一种基于gis的国土空间规划制图方法来克服这些问题，实现结果展示的直观性，并结合优化方法来获取最优的规划方案。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明提供一种基于gis的国土空间规划制图方法，目的在于基于gis(geographic information system或 geo-information system地理信息系统)技术，实现地理数据的整合、规划要求的满足、空间分析的精确性、最优规划方案的获取以及制图结果的直观性。通过引入数据拓扑检查、优化算法和gis工具，本发明旨在提高国土空间规划制图的效率、准确性和可视化程度，以支持决策者制定科学、合理的规划方案。
4.实现上述目的，本发明提供的一种基于gis的国土空间规划制图方法，包括以下步骤：s1：收集和整理地理数据，包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据，并对所述地理数据进行拓扑检查；s2：根据国土空间规划的要求，设定规划指标和空间限制条件；s3：使用gis工具对地理数据进行空间分析，获得可优化区域；s4：基于遗传算法对可优化区域进行规划，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案；s5：使用gis工具对生成的规划方案进行制图，所述gis软件提供制图所需的符号、标注、颜色。
5.作为本发明的进一步改进方法：可选的，所述s1步骤中收集和整理地理数据，包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据，并对所述地理数据进行拓扑检查，包括：收集和整理地理数据为后续分析提供基础，所述地理数据包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据；其中，所述土地利用数据包括土地用途及相应边界，用于反映地表在不同时间、不同空间范围内的使用情况；地形地貌数据包括高程、坡度和坡向，反映不同区域的地形地貌特征；气候气象数据包括气温、降雨量和风向，反映不同区域的气候和气象变化规律；遥感影像数据包括高分辨率卫星影像，反映地表真实情况。
6.对收集和整理后的地理数据进行拓扑检查，所述拓扑检查为：点与点的拓扑关系检查，检查不同点的距离：；其中，和为两个点的横纵坐标；线与线的拓扑关系检查，检查不同线的相交情况：；其中，a和b代表两条线；和代表线a的两个端点；和代表线b的两个端点；两式异号代表两线相交；面与面的拓扑关系检查，引入结点度检查不同面之间的拓扑矩阵：；其中，a和b达标两个面；∩和分别表示交、差运算；和分别表示运算结果的维数和欧拉数；，分表表示结果为空、0维、1维、2维、0维和1维组合；，connection为连通数，hole为空洞数。
7.可选的，所述s2步骤中根据国土空间规划的要求，设定规划指标和空间限制条件，包括：基于s1中收集和整理的数据，根据国土空间规划的要求，设定的规划指标集合为：；其中，i1为土地利用类型和比例，用于规定不同区域的土地利用类型，并设定相应的比例；i2建筑物高度和密度，用于规定建筑物的最大高度和密度限制，以控制城市的建筑物规模和密集度；i3为绿地覆盖度，用于规定城市绿地的最低覆盖度，以保障生态环境和居民的生活质量；设定的空间限制条件集合为：；其中，j1为水域保护限制，用于规定水域保护区，以保护水资源和水生态环境；j2为生态敏感区限制，用于设定生态敏感区，以保护生物多样性和生态系统功能；j3为文化遗产保护限制，用于规定文化遗产保护区内的建设限制，保护历史建筑、古迹和文化遗产的完整性和保护价值；j4为地质地貌限制，用于根据地质地貌特征，设定地质灾害易发区、滑坡区。
8.可选的，所述s3步骤中使用gis工具进行地理数据空间分析，包括：基于s2设定的规划指标和空间限制条件，使用gis工具对不同地理数据进行空间
分析：对规划指标集合进行空间查询，根据查询条件选取地块区域，输出为查询数据；对空间限制条件集合进行缓冲区分析，将得到的多个缓冲区进行空间合并，输出为缓冲区数据；对查询数据和缓冲区数据进行空间擦除分析，输出可优化区域。
9.可选的，所述s4步骤中基于遗传算法对可优化区域进行规划，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案，包括：基于s3中得到的可优化区域，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案的流程为：s41：构建优化目标函数：；其中，和分别指土地经济效益和土地利用的生态效益；指第i类土地经济效益系数；指第i类土地所占面积；指第i类土地生态效益系数；n为土地利用类别种类数目；s42：初始化遗传算法中的种群并计算种群适应度，选择出优秀个体：种群的初始化方式为随机初始化，种群适应度的计算方式为：；优秀种群的选择方式为：；其中，m为种群总数；表示第j个种群的适应度；按照v的大小，选择前20%的种群作为优秀种群；s43：在选择出的优秀种群中，引入交叉与变异操作增加种群的多样性：所述交叉操作为：；其中，和为随机在优秀种群中挑选出的种群，且；为0至1之间的随机数；所述变异操作为：；其中，为随机生成的变异步长；使用交叉和变异操作将种群数量增加至优秀种群被选出前前种群数量的40%，重
复步骤s42-s43，直到被选择的优秀种群少于3个，并从最终的种群中选择适应度值最高的种群作为最优解，从而得到最优的土地利用类型组合和分布的规划方案。
10.可选的，所述s5步骤中使用gis工具对生成的规划方案进行制图，所述gis软件提供制图所需的符号、标注、颜色，包括：基于s4获得的最优的土地利用类型组合和分布的规划方案，使用gis工具对该规划方案制图，制图要素为：符号和图例：使用gis工具中提供的丰富的符号库，选取土地利用类型对应的符号，同时添加图例，解释不同符号的含义和对应的土地利用类型；标注和注释：使用gis工具在图中添加文字要素，用于标记地理要素、规划指标、重要说明，同时设置字体、字号、颜色和对齐方式，使标注信息清晰可读；颜色：使用gis工具提供的颜色库，并从视觉平衡角度为不同土地利用类型赋予颜色，所述视觉平衡的表示方式为：；其中，定义了图面视觉中心，为第q种土地利用类型；和分别为第q种土地利用类型的重心坐标；为土地利用类型总数；的计算方式为：；其中，为第q种土地利用类型的颜色在cielab色彩空间中的明暗度数值，取值范围为[0,100]。
[0011]
视觉平衡程度用理论视觉中心与图面视觉中心的距离来表述：；其中，为理论视觉中心。
[0012]
基于加权随机采样生成不同颜色搭配，选取理论视觉中心与图面视觉中心的距离最近的搭配作为不同土地利用类型的颜色，所述加权随机采样的流程为：s51：将颜色库中前m个颜色放入采样结果集合r，并计算采样结果集合里的每个颜色的特征值，最后记录采样结果集合里的颜色特征值中最小的特征值：；其中，为0至1范围内的随机数；采样结果集合里第k个颜色的权重；同时，
将采样结果集合中最小的特征值记为阈值；s52：对颜色库中剩余的颜色计算特征值并根据阈值决定是否对采样结果集合里的颜色进行替换：选取满足替换条件的颜色，所述替换条件为：；；其中，r为0至1范围内的随机数；d为满足替换条件的颜色序号；使用颜色库中第d个颜色替换采样结果集合里特征值最小的颜色，并计算相应的特征值：；其中，为至1范围内的随机数；同时，将更新后的采样结果集合中最小的特征值记为阈值；s53：重复s52直至采样结果集合中的颜色种数为。
有益效果
[0013]
本发明考虑国土空间规划的要求，根据规划指标和空间限制条件进行规划，确保规划方案符合规划目标和要求。通过灵活的参数设置和规则约束，能够根据不同的规划需求生成多样化的规划方案。
[0014]
本发明利用gis工具进行空间分析，能够准确识别和分析可优化区域。通过空间关系判断、叠加分析等技术手段，可以量化地评估不同区域的适宜性和潜力，为规划决策提供科学依据。
[0015]
本发明引入优化算法，能够对可优化区域进行规划，寻找最优的土地利用类型组合和分布方案。通过多次迭代和评估，得到符合规划目标的最佳方案，提高了规划的效率和优化程度。
[0016]
本发明利用gis软件提供制图功能，能够以直观的方式展示规划方案的结果。通过符号、标注、颜色等制图元素的设置，能够清晰地展示规划方案的空间布局、类型组合和效果，提供直观的决策参考。
[0017]
综上所述，本发明的方法通过数据整合、规划要求满足、空间分析精确、最优规划方案获取和制图结果直观等方面的有益效果，能够提高国土空间规划制图的科学性、准确性和可视化程度，为决策者提供有效的规划支持。
附图说明
[0018]
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
[0019]
下面结合附图对本发明作进一步的说明，但不以任何方式对本发明加以限制，基于本发明教导所作的任何变换或替换，均属于本发明的保护范围。
[0020]
实施例1：一种基于gis的国土空间规划制图方法，如图1所示，包括以下步骤：s1：收集和整理地理数据，包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据，并对所述地理数据进行拓扑检查。
[0021]
收集和整理地理数据为后续分析提供基础，所述地理数据包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据；其中，所述土地利用数据包括土地用途及相应边界，用于反映地表在不同时间、不同空间范围内的使用情况；地形地貌数据包括高程、坡度和坡向，反映不同区域的地形地貌特征；气候气象数据包括气温、降雨量和风向，反映不同区域的气候和气象变化规律；遥感影像数据包括高分辨率卫星影像，反映地表真实情况。
[0022]
对收集和整理后的地理数据进行拓扑检查，所述拓扑检查为：点与点的拓扑关系检查，检查不同点的距离：；其中，和为两个点的横纵坐标；线与线的拓扑关系检查，检查不同线的相交情况：；其中，a和b代表两条线；和代表线a的两个端点；和代表线b的两个端点；两式异号代表两线相交；面与面的拓扑关系检查，引入结点度检查不同面之间的拓扑矩阵：；其中，a和b达标两个面；∩和分别表示交、差运算；和分别表示运算结果的维数和欧拉数；，分表表示结果为空、0维、1维、2维、0维和1维组合；，connection为连通数，hole为空洞数。
[0023]
拓扑检查可以帮助验证地理数据的完整性，确保数据集中没有缺失、重叠、重复或无效的要素。通过检查地理要素之间的拓扑关系，如邻接关系、包含关系、相交关系等，可以发现数据中的错误和异常。
[0024]
引入结点度的面与面的拓扑检查可以更准确地检测面与面之间的拓扑关系。通过检查面的结点度，可以确保每个面都连接到正确数量的相邻面，以保持拓扑关系的完整性。同时，引入结点度的面与面的拓扑检查适用于各种类型的面数据，包括多边形、多边形网格等。它不依赖于具体的几何形状，因此可以应用于各种地理数据的拓扑检查。
[0025]
s2：根据国土空间规划的要求，设定规划指标和空间限制条件。
[0026]
基于s1中收集和整理的数据，根据国土空间规划的要求，设定的规划指标集合为：；其中，i1为土地利用类型和比例，用于规定不同区域的土地利用类型，并设定相应的比例；i2建筑物高度和密度，用于规定建筑物的最大高度和密度限制，以控制城市的建筑物规模和密集度；i3为绿地覆盖度，用于规定城市绿地的最低覆盖度，以保障生态环境和居民的生活质量；设定的空间限制条件集合为：；其中，j1为水域保护限制，用于规定水域保护区，以保护水资源和水生态环境；j2为生态敏感区限制，用于设定生态敏感区，以保护生物多样性和生态系统功能；j3为文化遗产保护限制，用于规定文化遗产保护区内的建设限制，保护历史建筑、古迹和文化遗产的完整性和保护价值；j4为地质地貌限制，用于根据地质地貌特征，设定地质灾害易发区、滑坡区。
[0027]
s3：使用gis工具对地理数据进行空间分析，获得可优化区域。
[0028]
基于s2设定的规划指标和空间限制条件，使用gis工具对不同地理数据进行空间分析：对规划指标集合进行空间查询，根据查询条件选取地块区域，输出为查询数据；对空间限制条件集合进行缓冲区分析，将得到的多个缓冲区进行空间合并，输出为缓冲区数据；对查询数据和缓冲区数据进行空间擦除分析，输出可优化区域。
[0029]
s4：基于遗传算法对可优化区域进行规划，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案。
[0030]
基于s3中得到的可优化区域，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案的流程为，本实施例中土地利用类型的种类为耕地、园地、林地、草地、商业用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水域及水利设施用地以及其他用地：s41：构建优化目标函数：；其中，和分别指土地经济效益和土地利用的生态效益；指第i类土地经济效益系数；指第i类土地所占面积；指第i类土地生态效益系数；n为土地利用类别种类数目；
s42：初始化遗传算法中的种群并计算种群适应度，选择出优秀个体：种群的初始化方式为随机初始化，种群适应度的计算方式为：；优秀种群的选择方式为：；其中，m为种群总数；表示第j个种群的适应度；按照v的大小，选择前20%的种群作为优秀种群；s43：在选择出的优秀种群中，引入交叉与变异操作增加种群的多样性：所述交叉操作为：；其中，和为随机在优秀种群中挑选出的种群，且；为0至1之间的随机数；所述变异操作为：；其中，为随机生成的变异步长；使用交叉和变异操作将种群数量增加至优秀种群被选出前前种群数量的40%，重复步骤s42-s43，直到被选择的优秀种群少于3个，并从最终的种群中选择适应度值最高的种群作为最优解，从而得到最优的土地利用类型组合和分布的规划方案；
[0031]
国土空间规划中的多目标优化问题往往涉及大量的决策变量和约束条件，具有较高的复杂性。遗传算法作为一种强大的优化方法，能够有效处理这种复杂性，通过对候选解的演化和搜索，寻找最优解或近似最优解。
[0032]
土地利用规划问题中存在着多个非线性的因素和相互作用关系，如土地适宜性、资源利用效益等。遗传算法通过基因编码和个体适应度评估，能够对非线性关系进行建模，并搜索具有较好适应度的解决方案。
[0033]
遗传算法以种群的形式进行搜索，通过交叉、变异等操作维持种群的多样性。在国土空间规划中，保持多样性是非常重要的，因为不同的规划方案可能会有不同的优势和劣势。遗传算法能够通过遗传操作，探索解空间中的多个可能解，并找到最优的土地利用类型组合和分布的规划方案。
[0034]
s5：使用gis工具对生成的规划方案进行制图，所述gis软件提供制图所需的符号、标注、颜色。
[0035]
基于s4获得的最优的土地利用类型组合和分布的规划方案，使用gis工具对该规划方案制图，制图要素为：符号和图例：使用gis工具中提供的丰富的符号库，选取土地利用类型对应的符号，同时添加图例，解释不同符号的含义和对应的土地利用类型；标注和注释：使用gis工具在图中添加文字要素，用于标记地理要素、规划指标、重要说明，同时设置字体、字号、颜色和对齐方式，使标注信息清晰可读；
颜色：使用gis工具提供的颜色库，并从视觉平衡角度为不同土地利用类型赋予颜色，所述视觉平衡的表示方式为：；其中，定义了图面视觉中心，为第q种土地利用类型；和分别为第q种土地利用类型的重心坐标；为土地利用类型总数；的计算方式为：；其中，为第q种土地利用类型的颜色在cielab色彩空间中的明暗度数值，取值范围为[0,100]。
[0036]
视觉平衡程度用理论视觉中心与图面视觉中心的距离来表述：；其中，为理论视觉中心，本实施例中，理论视觉中心为输出图片的中心。
[0037]
基于加权随机采样生成不同颜色搭配，选取理论视觉中心与图面视觉中心的距离最近的搭配作为不同土地利用类型的颜色，所述加权随机采样的流程为：s51：将颜色库中前m个颜色放入采样结果集合r，并计算采样结果集合里的每个颜色的特征值，最后记录采样结果集合里的颜色特征值中最小的特征值：；其中，为0至1范围内的随机数；采样结果集合里第k个颜色的权重；同时，将采样结果集合中最小的特征值记为阈值；s52：对颜色库中剩余的颜色计算特征值并根据阈值决定是否对采样结果集合里的颜色进行替换：选取满足替换条件的颜色，所述替换条件为：；；其中，r为0至1范围内的随机数；d为满足替换条件的颜色序号；使用颜色库中第d个颜色替换采样结果集合里特征值最小的颜色，并计算相应的特征值：
；其中，为至1范围内的随机数；同时，将更新后的采样结果集合中最小的特征值记为阈值；s53：重复s52直至采样结果集合中的颜色种数为。
[0038]
不同土地利用类型的颜色应具有足够的区分度和辨识度，使观察者能够清楚地识别和区分各个类型。视觉平衡可以确保颜色之间的对比度适当，避免颜色之间的混淆和歧义，使地图更加清晰和易读。视觉平衡可以通过颜色的明暗、饱和度和色调等属性，引导观察者的视觉注意力，突出显示重要的土地利用类型或区域。通过合理设计颜色，可以凸显特定的地理特征、规划重点或空间分布模式，使地图更具可视化效果和信息传达能力。视觉平衡可以创造出美观和舒适的地图外观。颜色的选择和组合应考虑到色彩的和谐性和统一性，避免过于突兀或不协调的颜色组合。合理的颜色选择能够给人一种舒适感，提升地图的整体美感和可接受性。
[0039]
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
[0040]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0041]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种基于gis的国土空间规划制图方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：收集和整理地理数据，包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据，并对所述地理数据进行拓扑检查；s2：根据国土空间规划的要求，设定规划指标和空间限制条件；s3：使用gis工具对地理数据进行空间分析，获得可优化区域；s4：基于遗传算法对可优化区域进行规划，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案；s5：使用gis工具对生成的规划方案进行制图，所述gis软件提供制图所需的符号、标注、颜色。2.根据权利要求1所述的基于gis的国土空间规划制图方法，其特征在于，所述步骤s1中，收集和整理地理数据，包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据，并对所述地理数据进行拓扑检查，包括：收集和整理地理数据为后续分析提供基础，所述地理数据包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据；其中，所述土地利用数据包括土地用途及相应边界，用于反映地表在不同时间、不同空间范围内的使用情况；地形地貌数据包括高程、坡度和坡向，反映不同区域的地形地貌特征；气候气象数据包括气温、降雨量和风向，反映不同区域的气候和气象变化规律；遥感影像数据包括高分辨率卫星影像，反映地表真实情况；对收集和整理后的地理数据进行拓扑检查，所述拓扑检查为：点与点的拓扑关系检查，检查不同点的距离：；其中，和为两个点的横纵坐标；线与线的拓扑关系检查，检查不同线的相交情况：；其中，a和b代表两条线；和代表线a的两个端点；和代表线b的两个端点；两式异号代表两线相交；面与面的拓扑关系检查，引入结点度检查不同面之间的拓扑矩阵：；其中，a和b达标两个面；∩和分别表示交、差运算；和分别表示运算结果的维数和欧拉数；，分表表示结果为空、0维、1维、2维、0维和1维组合；，connection为连通数，hole为空洞数。
3.根据权利要求2所述的基于gis的国土空间规划制图方法，其特征在于，所述步骤s2中，根据国土空间规划的要求，设定规划指标和空间限制条件，包括：基于s1中收集和整理的数据，根据国土空间规划的要求，设定的规划指标集合为：；其中，i1为土地利用类型和比例，用于规定不同区域的土地利用类型，并设定相应的比例；i2建筑物高度和密度，用于规定建筑物的最大高度和密度限制，以控制城市的建筑物规模和密集度；i3为绿地覆盖度，用于规定城市绿地的最低覆盖度，以保障生态环境和居民的生活质量；设定的空间限制条件集合为：；其中，j1为水域保护限制，用于规定水域保护区，以保护水资源和水生态环境；j2为生态敏感区限制，用于设定生态敏感区，以保护生物多样性和生态系统功能；j3为文化遗产保护限制，用于规定文化遗产保护区内的建设限制，保护历史建筑、古迹和文化遗产的完整性和保护价值；j4为地质地貌限制，用于根据地质地貌特征，设定地质灾害易发区、滑坡区。4.根据权利要求3所述的基于gis的国土空间规划制图方法，其特征在于，所述步骤s3中，使用gis工具对地理数据进行空间分析，获得可优化区域，包括：基于s2设定的规划指标和空间限制条件，使用gis工具对不同地理数据进行空间分析：对规划指标集合进行空间查询，根据查询条件选取地块区域，输出为查询数据；对空间限制条件集合进行缓冲区分析，将得到的多个缓冲区进行空间合并，输出为缓冲区数据；对查询数据和缓冲区数据进行空间擦除分析，输出可优化区域。5.根据权利要求4所述的基于gis的国土空间规划制图方法，其特征在于，所述步骤s4中，基于遗传算法对可优化区域进行规划，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案，包括：基于步骤s3中得到的可优化区域，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案的流程为：s41：构建优化目标函数：；其中，和分别指土地经济效益和土地利用的生态效益；指第i类土地经济效益系数；指第i类土地所占面积；指第i类土地生态效益系数；n为土地利用类别种类数目；s42：初始化遗传算法中的种群并计算种群适应度，选择出优秀个体：
种群的初始化方式为随机初始化，种群适应度的计算方式为：；优秀种群的选择方式为：；其中，m为种群总数；表示第j个种群的适应度；按照v的大小，选择前20%的种群作为优秀种群；s43：在选择出的优秀种群中，引入交叉与变异操作增加种群的多样性：所述交叉操作为：；其中，和为随机在优秀种群中挑选出的种群，且；为0至1之间的随机数；所述变异操作为：；其中，为随机生成的变异步长；使用交叉和变异操作将种群数量增加至优秀种群被选出前前种群数量的40%，重复步骤s42-s43，直到被选择的优秀种群少于3个，并从最终的种群中选择适应度值最高的种群作为最优解，从而得到最优的土地利用类型组合和分布的规划方案。6.根据权利要求5所述的基于gis的国土空间规划制图方法，其特征在于，所述步骤s5中，使用gis工具对生成的规划方案进行制图，所述gis软件提供制图所需的符号、标注、颜色，包括：基于s4获得的最优的土地利用类型组合和分布的规划方案，使用gis工具对该规划方案制图，制图要素为：符号和图例：使用gis工具中提供的丰富的符号库，选取土地利用类型对应的符号，同时添加图例，解释不同符号的含义和对应的土地利用类型；标注和注释：使用gis工具在图中添加文字要素，用于标记地理要素、规划指标、重要说明，同时设置字体、字号、颜色和对齐方式，使标注信息清晰可读；颜色：使用gis工具提供的颜色库，并从视觉平衡角度为不同土地利用类型赋予颜色，所述视觉平衡的表示方式为：；其中，定义了图面视觉中心，为第q种土地利用类型；和分别为
第q种土地利用类型的重心坐标；为土地利用类型总数；的计算方式为：；其中，为第q种土地利用类型的颜色在cielab色彩空间中的明暗度数值，取值范围为[0,100]；视觉平衡程度用理论视觉中心与图面视觉中心的距离来表述：；其中，为理论视觉中心；基于加权随机采样生成不同颜色搭配，选取理论视觉中心与图面视觉中心的距离最近的搭配作为不同土地利用类型的颜色，所述加权随机采样的流程为：s51：将颜色库中前m个颜色放入采样结果集合r，并计算采样结果集合里的每个颜色的特征值，最后记录采样结果集合里的颜色特征值中最小的特征值：；其中，为0至1范围内的随机数；采样结果集合里第k个颜色的权重；同时，将采样结果集合中最小的特征值记为阈值；s52：对颜色库中剩余的颜色计算特征值并根据阈值决定是否对采样结果集合里的颜色进行替换：选取满足替换条件的颜色，所述替换条件为：；；其中，r为0至1范围内的随机数；d为满足替换条件的颜色序号；使用颜色库中第d个颜色替换采样结果集合里特征值最小的颜色，并计算相应的特征值：；其中，为至1范围内的随机数；同时，将更新后的采样结果集合中最小的特征值记为阈值；s53：重复s52直至采样结果集合中的颜色种数为。

技术总结
本发明公开了一种基于GIS的国土空间规划制图方法，包括：S1：收集和整理地理数据，包括土地利用数据、地形地貌数据、气候气象数据、遥感影像数据，并对所述地理数据进行拓扑检查；S2：根据国土空间规划的要求，设定规划指标和空间限制条件；S3：使用GIS工具对地理数据进行空间分析，获得可优化区域；S4：基于遗传算法对可优化区域进行规划，获得最优的土地利用类型组合和分布的规划方案；S5：使用GIS工具对生成的规划方案进行制图，所述GIS软件提供制图所需的符号、标注、颜色。本发明的方法能够提高国土空间规划制图的科学性、准确性和可视化程度，为决策者提供有效的规划支持。为决策者提供有效的规划支持。为决策者提供有效的规划支持。


技术研发人员：陈绛 王巍 孙溅惠 王露 吴亮 刘凯 周亮 彭忠秋
受保护的技术使用者：创辉达设计股份有限公司
技术研发日：2023.06.20
技术公布日：2023/7/25