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龍圖騰網恭喜中南大學申請的專利一種城市擴展預測方法、裝置、介質及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115271221B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210932197.7，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種城市擴展預測方法、裝置、介質及設備是由譚驍勇;諶愷祺;趙冰冰;石巖;鄧敏設計研發完成，并于2022-08-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種城市擴展預測方法、裝置、介質及設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種城市擴展預測方法、裝置、介質及設備，方法包括：獲取用于對目標區域進行城市擴展預測的數據信息；目標區域包括多個元胞，數據信息包括多個元胞中每個元胞的數據；根據每個元胞的數據計算每個元胞的用地發展概率；將元胞作為中心，分別以預設的多個空間鄰域尺度為擴展范圍，得到多個擴展區域，并將多個擴展區域的土地利用數據輸入空間鄰域多尺度特征融合模型進行處理，得到每個元胞在空間鄰域多尺度聯合作用下的發展概率；根據每個元胞的原城市用地的用地轉移比例，構造元胞的轉換約束因子；分別針對每個元胞，基于元胞的用地發展概率、元胞的轉換約束因子和元胞在空間鄰域多尺度聯合作用下的發展概率，計算元胞的發展總概率。

本發明授權一種城市擴展預測方法、裝置、介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種城市擴展預測方法，其特征在于，包括：步驟1，獲取用于對目標區域進行城市擴展預測的數據信息；所述目標區域包括多個元胞，所述數據信息包括多個所述元胞中每個元胞的數據；步驟2，根據每個所述元胞的數據計算每個所述元胞的用地發展概率；步驟3，分別針對每個所述元胞，將所述元胞作為中心，分別以預設的多個空間鄰域尺度為擴展范圍，得到多個擴展區域，并將多個所述擴展區域的土地利用數據輸入空間鄰域多尺度特征融合模型進行處理，得到所述元胞在空間鄰域多尺度聯合作用下的發展概率；所述空間鄰域多尺度特征融合模型包括卷積神經網絡、級聯模塊和SE模塊，所述卷積神經網絡包括展平層、全連接層以及多個并行連接的卷積模塊，每個所述卷積模塊包括第一卷積層和第二卷積層，所述第一卷積層的輸出端與所述第二卷積層的輸入端連接，每個所述卷積模塊的第二卷積層的輸出端均與所述級聯模塊的輸入端連接，所述級聯模塊的輸出端與所述SE模塊的輸入端連接，所述SE模塊的輸出端與所述展平層的輸入端連接，所述展平層的輸出端與所述全連接層的輸入端連接，多個所述擴展區域的土地利用數據一一對應輸入多個所述卷積模塊的第一卷積層；分別針對每個所述元胞，將所述元胞作為中心，分別以預設的多個空間鄰域尺度為擴展范圍，得到多個擴展區域，并將多個所述擴展區域的土地利用數據輸入卷積神經網絡中的卷積層進行特征提取，得到每個所述元胞在各空間鄰域尺度下的CNN空間鄰域作用特征；將每個所述元胞在各空間鄰域尺度下的CNN空間鄰域作用特征輸入級聯模塊進行特征級聯，得到所述元胞的多尺度空間鄰域作用特征；將所述元胞的多尺度空間鄰域作用特征輸入SE模塊進行注意力加權，得到所述元胞的注意力加權多尺度空間鄰域作用特征；將所述元胞的注意力加權多尺度空間鄰域作用特征為基礎，通過所述卷積神經網絡的展平層和全連接層對所述用地轉換類型的編碼進行映射，得到所述元胞在空間鄰域多尺度聯合作用下的發展概率Ω；步驟4，分別針對每個所述元胞，根據所述元胞的原城市用地的用地轉移比例，構造所述元胞的轉換約束因子；步驟5，分別針對每個所述元胞，基于所述元胞的用地發展概率、所述元胞的轉換約束因子和所述元胞在空間鄰域多尺度聯合作用下的發展概率，計算所述元胞的發展總概率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中南大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區麓山南路932號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。