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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种城市扩展预测方法、装置、介质及设备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：CN115271221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210932197.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种城市扩展预测方法、装置、介质及设备是由谭骁勇;谌恺祺;赵冰冰;石岩;邓敏设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市扩展预测方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种城市扩展预测方法、装置、介质及设备，方法包括：获取用于对目标区域进行城市扩展预测的数据信息；目标区域包括多个元胞，数据信息包括多个元胞中每个元胞的数据；根据每个元胞的数据计算每个元胞的用地发展概率；将元胞作为中心，分别以预设的多个空间邻域尺度为扩展范围，得到多个扩展区域，并将多个扩展区域的土地利用数据输入空间邻域多尺度特征融合模型进行处理，得到每个元胞在空间邻域多尺度联合作用下的发展概率；根据每个元胞的原城市用地的用地转移比例，构造元胞的转换约束因子；分别针对每个元胞，基于元胞的用地发展概率、元胞的转换约束因子和元胞在空间邻域多尺度联合作用下的发展概率，计算元胞的发展总概率。

本发明授权一种城市扩展预测方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种城市扩展预测方法，其特征在于，包括：步骤1，获取用于对目标区域进行城市扩展预测的数据信息；所述目标区域包括多个元胞，所述数据信息包括多个所述元胞中每个元胞的数据；步骤2，根据每个所述元胞的数据计算每个所述元胞的用地发展概率；步骤3，分别针对每个所述元胞，将所述元胞作为中心，分别以预设的多个空间邻域尺度为扩展范围，得到多个扩展区域，并将多个所述扩展区域的土地利用数据输入空间邻域多尺度特征融合模型进行处理，得到所述元胞在空间邻域多尺度联合作用下的发展概率；所述空间邻域多尺度特征融合模型包括卷积神经网络、级联模块和SE模块，所述卷积神经网络包括展平层、全连接层以及多个并行连接的卷积模块，每个所述卷积模块包括第一卷积层和第二卷积层，所述第一卷积层的输出端与所述第二卷积层的输入端连接，每个所述卷积模块的第二卷积层的输出端均与所述级联模块的输入端连接，所述级联模块的输出端与所述SE模块的输入端连接，所述SE模块的输出端与所述展平层的输入端连接，所述展平层的输出端与所述全连接层的输入端连接，多个所述扩展区域的土地利用数据一一对应输入多个所述卷积模块的第一卷积层；分别针对每个所述元胞，将所述元胞作为中心，分别以预设的多个空间邻域尺度为扩展范围，得到多个扩展区域，并将多个所述扩展区域的土地利用数据输入卷积神经网络中的卷积层进行特征提取，得到每个所述元胞在各空间邻域尺度下的CNN空间邻域作用特征；将每个所述元胞在各空间邻域尺度下的CNN空间邻域作用特征输入级联模块进行特征级联，得到所述元胞的多尺度空间邻域作用特征；将所述元胞的多尺度空间邻域作用特征输入SE模块进行注意力加权，得到所述元胞的注意力加权多尺度空间邻域作用特征；将所述元胞的注意力加权多尺度空间邻域作用特征为基础，通过所述卷积神经网络的展平层和全连接层对所述用地转换类型的编码进行映射，得到所述元胞在空间邻域多尺度联合作用下的发展概率Ω；步骤4，分别针对每个所述元胞，根据所述元胞的原城市用地的用地转移比例，构造所述元胞的转换约束因子；步骤5，分别针对每个所述元胞，基于所述元胞的用地发展概率、所述元胞的转换约束因子和所述元胞在空间邻域多尺度联合作用下的发展概率，计算所述元胞的发展总概率。

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