公开(公告)号：CN114943897A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210611113.X

申请日：2022-05-31

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈振杰 ,  梅梦媛 ,  葛兰凤 ,  李满春 ,  李飞雪 ,  黄秋昊 ,  陈振迎 ,  汪淼

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明涉及基于超像素分割的城镇开发边界划定方法，属于信息自动化技术领域。该方法执行如下步骤：步骤1）数据准备；步骤2）对步骤1）得到结果进行SLIC超像素分割；步骤3）将所述超像素分为显著超像素和非显著超像素，并确定扩展边界与约束边界；步骤4）边界协调与优化，划定城镇开发边界。本发明根据计算的城镇扩展潜力评价和阻隔约束评价，分割提取扩展边界和约束边界，耦合形成最终的城镇开发边界，避免了划分工作对用地规模预测的依赖。根据协调和优化调整规则，经过协调耦合，最终划定城镇开发边界。该方法适应性强，使用本方法可以精确且快速的划定城镇开发边界，满足实际生产的需要，相比传统的城镇开发边界划定方法更实用性。

公开(公告)号：CN115049265A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210694675.5

申请日：2022-06-20

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈振杰 ,  王贝贝 ,  葛兰凤 ,  周琛 ,  李满春 ,  马磊 ,  汪淼 ,  姜朋辉 ,  陈东

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法，该方法包括以下步骤：S1、选取合适因素因子，构建城市居住小区宜居度评价指标体系；S2、根据熵值法确定各要素权重，并使用TOPSIS方法初步评价城市居住小区宜居度评分及排序；S3、根据城市居住小区宜居度评分排序，选择排名前n%、后n%的首尾两部分小区；S4、以前n%小区的宜居度值域范围为高宜居度值域，以后n%小区的宜居度值域范围为低宜居度值域；S5、利用样本训练神经网络模型。本发明利用TOPSIS得到宜居度高、宜居度低两种类别的城市居住小区样本，一定程度上克服了现有评价方法因子权重确定较为主观的问题。

公开(公告)号：CN114943897B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202210611113.X

申请日：2022-05-31

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈振杰 ,  梅梦媛 ,  葛兰凤 ,  李满春 ,  李飞雪 ,  黄秋昊 ,  陈振迎 ,  汪淼

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06F17/18

Abstract: 性。本发明涉及基于超像素分割的城镇开发边界划定方法，属于信息自动化技术领域。该方法执行如下步骤：步骤1）数据准备；步骤2）对步骤1）得到结果进行SLIC超像素分割；步骤3）将所述超像素分为显著超像素和非显著超像素，并确定扩展边界与约束边界；步骤4）边界协调与优化，划定城镇开发边界。本发明根据计算的城镇扩展潜力评价和阻隔约束评价，分割提取扩展边界和约束边界，耦合形成最终的城镇开发边界，避免了划分工作对用地规模预测的依赖。根据协调和优化调整规则，经过协调耦合，最终划定城镇开发边界。该方法适应性强，使用本方法可以精确