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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法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：CN118691171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410830342.X，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法是由谭章智;陈宣廷;陈玉仪;徐翰文;李桥;邢嘉敏;周舟设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法，包括以下几个步骤：S1，进行图结构化的元胞空间构建，图结构化的元胞空间构建包括地块邻接矩阵构建和地块特征矩阵构建；S2，基于图卷积神经网络的元胞转变规则提取，包括图卷积神经网络构建和元胞总体转变概率计算；S3，进行历史土地利用结果模拟及模型评价；S4，进行城市未来土地利用格局预测。本发明针对的是当前城市发展背景的土地利用模拟方法，本方法通过考虑人类出行行为对于土地功能转变的影响，从而在挖掘地块的转变规则的过程中也考虑到远距离的、存在空间交互的地块的特征，使得模型更加贴近现实世界，从而使得城市内部地块的土地利用变化模拟精度得到提高。

本发明授权一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟方法，其特征在于，所述模拟方法包括以下几个步骤： S1，进行图结构化的元胞空间构建，所述图结构化的元胞空间构建包括地块邻接矩阵构建和地块特征矩阵构建，地块邻接矩阵构建首先在收集到的土地利用矢量数据的基础上，将两个年份的数据使用空间叠加分析工具提取出包含土地变化的数据，然后将面积较大的地块切小，在切分完地块之后分为两个部分来构建地块的邻域，包括局部邻域和全局缓冲区； 所述全局缓冲区的构建方法为，将出租车的轨迹数据清洗之后提取为OD数据，将OD数据的O点和D点所在的地块联系起来，形成全局联系； 将两种邻域处理为GCN可用的图格式，其中局部邻域是计算中心地块与其他地块之间的距离衰减函数作为两个图中的节点间的边的权重，距离衰减函数表示为： （1）； 其中，weight表示计算的边的权重，distance表示两个地块间的欧式距离，d表示缓冲区的半径大小，然后将边作为局部邻接矩阵存储起来，全局联系是统计OD出现的频次，然后将这些频次使用标准化四分位距变换到0和1之间作为边上的权重存储在矩阵中； S2，基于图卷积神经网络的元胞转变规则提取，包括图卷积神经网络构建和元胞总体转变概率计算； S3，进行历史土地利用结果模拟及模型评价，所述结果模拟是基于S2得出的总体转变概率的基础上得到模拟的结果，且对于每一个地块取转变概率最大的类作为转换的结果，此时结果作为图结构中节点的属性，并在计算精度和查看模拟结果时将预测的类型重新写回地块的属性表中； S4，进行城市未来土地利用格局预测，所述格局预测是基于S2转变概率计算所训练的模型基础上，进行连续模拟从而预测未来的城市土地利用格局，其流程是在取三个S1中提取的年份的土地利用数据和地块相关的特征放入到隐马尔可夫模型中，预测未来年份的土地利用需求量。

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