[发明专利]一种基于KNN的村庄用地复垦规划模拟方法

摘要

本发明涉及一种基于KNN的村庄用地复垦规划模拟方法，步骤包括获取待复垦规划研究区的村庄用地信息；建立研究区村庄用地的空间和属性数据库；对复垦规划相关环境变量进行量化并存储；对村庄用地的属性数据进行量化处理；通过对各相关因素进行迭代训练确定knn分类模型；使用knn分类模型对待规划村庄用地分类。本方法在自然、人文双重环境下，估计影响村庄复垦的各因素因子的不同权重，使用非参数的knn模拟，预测判断结果更合理科学。

主权项

一种基于KNN的村庄用地复垦规划模拟方法，包括以下步骤：步骤1. 获取研究区域最近时段村庄用地的复垦规划案例与现阶段待规划村庄用地信息；所述复垦规划案例中村庄用地的复垦规划结果为用地拆迁和用地保留；步骤2. 获取村庄用地的分布数据，记录并存储村庄用地的空间数据和属性数据，并建立数据库；空间数据是指村庄空地的地理位置数据；属性数据包括村庄的面积；步骤3. 依据对村庄用地的影响程度选定数个环境变量，并对环境变量进行量化处理，并以栅格图层形式存储入所述数据库中；所述环境变量包括自然因子和人为因子，自然因子包括：地形地貌变量、地表类型变量、气候变量；人为因子包括人文指标、生态指标、社会因素指标、政治因素指标和公众意愿指标；步骤4. 对村庄用地进行空间邻域计算，获得村庄至主要公路的距离、村庄至主要河流的距离、村庄至城镇距离、村庄至其他村庄距离，对本步骤获取的数据加入村庄的属性数据中，并对村庄的属性数据进行量化处理后以栅格图层形式存储入所述数据库中；步骤5. 根据对复垦规划结果影响程度设置各相关因素的权重，以复垦规划的结果作为类标号，使用knn分类算法对复垦规划案例的各相关因素进行迭代训练，获得最佳的k值，从而确定knn分类模型，所述相关因素是指村庄的属性数据和环境变量；步骤6. 使用已确定的knn分类模型对待待规划村庄进行分类，得到基于knn的分类结果。