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龙图腾网获悉中国城市规划设计研究院申请的专利基于GIS平台的风景地区全过程规划管理方法及系统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：CN120106620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510587680.X，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于GIS平台的风景地区全过程规划管理方法及系统是由邓鑫桂;刘昕林;梁庄;吕明伟;邓武功;吴雯;陈萍;王宝明设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GIS平台的风景地区全过程规划管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于GIS平台的风景地区全过程规划管理方法及系统，方法包括原始数据采集、数据初步处理、生态风险区域判别、规划管理优化和风景地区规划管理。本发明涉及风景地区智能规划管理技术领域，具体是指基于GIS平台的风景地区全过程规划管理方法及系统，本发明通过原始数据采集得到原始数据；采用数据空间对齐、缺失值修复、语义特征提取、数据标准化和数据集分割的数据初步处理方法；采用深度对比图卷积网络模型进行生态风险区域判别，提升了复杂地貌下生态风险识别的准确性，为后续规划提供风险支撑；采用多方强化学习模型进行风景地区规划管理优化，能够实时响应环境状态变化，并基于历史数据与实时反馈迭代优化策略。

本发明授权基于GIS平台的风景地区全过程规划管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于GIS平台的风景地区全过程规划管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：原始数据采集，通过进行数据采集，得到风景地区规划原始数据集，所述风景地区规划原始数据集，具体包括历史风景地区原始数据集和当前风景地区原始数据集； S2：数据初步处理，对采集到的原始数据进行初步处理，得到标准化当前集、规划训练集和规划测试集； S3：生态风险区域判别，用于判别风景地区中的生态风险区域，具体为构建深度对比图卷积网络模型，并采用所述深度对比图卷积网络模型对所述标准化当前集、所述规划训练集和所述规划测试集分别进行生态风险区域判别，得到的生态风险区域判别特征分别并入到所述标准化当前集、所述规划训练集和所述规划测试集中，得到当前规划管理集、处理后规划训练集和处理后规划测试集； 所述深度对比图卷积网络模型，具体包括形变随机增强模块、光谱随机增强模块和图卷积模块，所述形变随机增强模块，用于提升模型对地形变化的稳健性，具体为通过随机形变模拟自然地貌，得到空间弹性增广样本，所述光谱随机增强模块和图卷积模块，用于增强特征不变性，具体为通过波段遮蔽模拟传感器故障，增强特征稳定性； S4：规划管理优化，用于风景地区规划管理优化，具体为构建多方强化学习模型，并基于所述多方强化学习模型进行风景地区规划管理优化，得到风景地区规划管理方案； 所述规划管理优化，具体包括以下步骤： S41：建模状态空间，用于建模规划决策环境状态，具体为通过图注意力网络综合处理生态风险区域判别特征、风景地区语义特征、基于GIS叠加分析的风景地区生态敏感性评分和环境传感器数据，编码规划决策环境状态； S42：多方策略设计，用于设计平衡多方诉求的策略，具体为结合生态方、游客方和管理方，进行多方策略设计； S43：奖励函数构造，用于量化规划方案综合效益； S44：策略优化，用于策略迭代优化，具体为通过采用近端策略优化方法持续优化策略； S45：构建模型并执行优化，具体为通过所述建模状态空间、所述多方策略设计、所述奖励函数构造和所述策略优化，进行多方强化学习模型的构建，基于所述处理后规划训练集训练模型，基于所述处理后规划测试集验证模型性能，得到多方强化学习模型，并将所述当前规划管理集作为所述多方强化学习模型的输入，执行规划管理优化，得到风景地区规划管理方案； S5：风景地区规划管理，具体为基于所述风景地区规划管理方案，系统性地进行风景地区的整体规划与实施管理。

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