【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及城市规划，尤其是涉及一种游憩设施选址方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在当前城市规划与绿地建设的领域，技术进展虽已显著，但主要聚焦于识别休息游憩服务盲区的方法上，这些技术手段通过大数据分析、空间模型构建等手段，能够较为准确地勾勒出服务覆盖的空白区域。但在如何精准消减这些盲区，实现服务资源的最优化配置方面，尚缺乏一套成熟且可广泛应用的解决方案。这导致在新建公园或绿地时，决策者往往面临的挑战是难以精准定位建设位置，以最大化地提升服务效能，优化资源配置，从而有效解决服务不足、空间错位等深层次问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种游憩设施选址方法、装置、设备及介质，可以显著提升游憩设施选址的效率和精准度，使游憩服务盲区得到精准且有效的消减，实现城市游憩资源的均衡分布。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种游憩设施选址方法，包括：
3、获取研究区域内的游憩服务盲区的第一空间数据、游憩服务盲区内的每个居住用地的第二空间数据和人口数据、研究区域对应的道路数据；
4、根据第一空间数据、第二空间数据和道路数据所表征的居住用地在空间维度上的区位熵，和人口数据所表征的居住用地在人口维度上的区位熵，确定每个居住用地对应的区域权重值；以及，根据第二空间数据和道路数据生成每个居住用地对应的生活圈数据；
5、基于第一空间数据、每个居住用地对应的区域权重值和生活圈数据，从游憩服务盲区中提取目标游憩设施选址区域。>
6、在一种实施方式中，根据第一空间数据、第二空间数据和道路数据所表征的居住用地在空间维度上的区位熵，和人口数据所表征的居住用地在人口维度上的区位熵，确定每个居住用地对应的区域权重值，包括：
7、基于第一空间数据、第二空间数据，分别确定游憩服务盲区对应的第一几何中心点、每个居住用地对应的第二几何中心点；
8、对于每个居住用地，基于道路数据和该居住用地对应的第二几何中心点与第一几何中心点之间的相对位置关系，确定该居住用地在空间维度上的区位熵；以及，将该居住用地对应的人口数据，与游憩服务盲区内的每个居住用地对应的人口数据的总和之间的比值，确定该居住用地在人口维度上的区位熵；
9、将人口维度上的区位熵与空间维度上的区位熵之间的比值，作为该居住用地对应的区域权重值。
10、在一种实施方式中，基于道路数据和该居住用地对应的第二几何中心点与第一几何中心点之间的相对位置关系，确定该居住用地在空间维度上的区位熵，包括：
11、基于道路数据和该居住用地对应的第二几何中心点与第一几何中心点之间的相对位置关系，确定游憩服务盲区至该居住用地的最近距离；
12、将游憩服务盲区至该居住用地的最近距离，与游憩服务盲区至每个居住用地的最近距离的总和之间的比值，确定为该居住用地在空间维度上的区位熵。
13、在一种实施方式中，根据第二空间数据和道路数据生成每个居住用地对应的生活圈数据，包括：
14、对于每个居住用地，以该居住用地对应的第二几何中心点为起点，基于道路数据确定居民移动指定时长后的可达范围，将可达范围作为该居住用地对应的生活圈数据。
15、在一种实施方式中，基于第一空间数据、每个居住用地对应的区域权重值和生活圈数据，从游憩服务盲区中提取目标游憩设施选址区域，包括：
16、基于第一空间数据和每个居住用地对应的生活圈数据，从游憩服务盲区中提取备选游憩设施选址区域；
17、根据备选游憩设施选址区域所属的居住用地对应的区域权重值，从备选游憩设施选址区域中筛选出目标游憩设施选址区域。
18、在一种实施方式中，基于第一空间数据和每个居住用地对应的生活圈数据，从游憩服务盲区中提取备选游憩设施选址区域，包括：
19、对第一空间数据和每个居住用地对应的生活圈数据进行相交处理，以筛选出位于游憩服务盲区内的目标生活圈数据；
20、对每个目标生活圈数据进行相交处理，以提取出目标生活圈之间的重叠区域数据；
21、将重叠区域数据作为备选游憩设施选址区域。
22、在一种实施方式中，根据备选游憩设施选址区域所属的居住用地对应的区域权重值，从备选游憩设施选址区域中筛选出目标游憩设施选址区域，包括：
23、对于每个备选游憩设施选址区域，将该备选游憩设施选址区域所属的各个居住用地对应的区域权重值的和值，作为该备选游憩设施选址区域对应的目标权重值；
24、按照目标权重值从大到小的顺序，从备选游憩设施选址区域中筛选出目标游憩设施选址区域。
25、第二方面，本专利技术实施例还提供一种游憩设施选址装置，包括：
26、数据获取模块，用于获取研究区域内的游憩服务盲区的第一空间数据、游憩服务盲区内的每个居住用地的第二空间数据和人口数据、研究区域对应的道路数据；
27、权重及生活圈确定模块，用于根据第一空间数据、第二空间数据和道路数据所表征的居住用地在空间维度上的区位熵，和人口数据所表征的居住用地在人口维度上的区位熵，确定每个居住用地对应的区域权重值；以及，根据第二空间数据和道路数据生成每个居住用地对应的生活圈数据；
28、选址确定模块，用于基于第一空间数据、每个居住用地对应的区域权重值和生活圈数据，从游憩服务盲区中提取目标游憩设施选址区域。
29、第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项的方法。
30、第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项的方法。
31、本专利技术实施例提供的一种游憩设施选址方法、装置、设备及介质，首先获取研究区域内的游憩服务盲区的第一空间数据、游憩服务盲区内的每个居住用地的第二空间数据和人口数据、研究区域对应的道路数据；然后根据第一空间数据、第二空间数据和道路数据所表征的居住用地在空间维度上的区位熵，和人口数据所表征的居住用地在人口维度上的区位熵，确定每个居住用地对应的区域权重值；以及，根据第二空间数据和道路数据生成每个居住用地对应的生活圈数据；最后基于第一空间数据、每个居住用地对应的区域权重值和生活圈数据，从游憩服务盲区中提取目标游憩设施选址区域。上述方法以游憩服务盲区内的居住用地为服务对象，以道路数据为媒介，结合游憩服务盲区的第一空间数据、居住用地的第二空间数据和人口数据确定区域权重值，最终基于游憩服务盲区的第一空间数据、居住用地对应的区域权重值和生活圈数据，确定目标区域重叠部分的权重值之和最大的区域，为游憩设施的最优选址区域，本专利技术实施例可以显著提升游憩设施选址的效率和精准度，使游憩服务盲区得到精准且有效的消减，实现城市游憩资源的均衡分布。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种游憩设施选址方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的游憩设施选址方法，其特征在于，根据所述第一空间数据、所述第二空间数据和所述道路数据所表征的所述居住用地在空间维度上的区位熵，和所述人口数据所表征的所述居住用地在人口维度上的区位熵，确定每个所述居住用地对应的区域权重值，包括：
3.根据权利要求2所述的游憩设施选址方法，其特征在于，基于所述道路数据和该居住用地对应的所述第二几何中心点与所述第一几何中心点之间的相对位置关系，确定该居住用地在空间维度上的区位熵，包括：
4.根据权利要求2所述的游憩设施选址方法，其特征在于，根据所述第二空间数据和所述道路数据生成每个所述居住用地对应的生活圈数据，包括：
5.根据权利要求1所述的游憩设施选址方法，其特征在于，基于所述第一空间数据、每个所述居住用地对应的区域权重值和所述生活圈数据，从所述游憩服务盲区中提取目标游憩设施选址区域，包括：
6.根据权利要求5所述的游憩设施选址方法，其特征在于，基于所述第一空间数据和每个所述居住用地对应的所述生活圈数据，从所述游憩服务盲区中
7.根据权利要求5所述的游憩设施选址方法，其特征在于，根据所述备选游憩设施选址区域所属的所述居住用地对应的所述区域权重值，从所述备选游憩设施选址区域中筛选出目标游憩设施选址区域，包括：
8.一种游憩设施选址装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种游憩设施选址方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的游憩设施选址方法，其特征在于，根据所述第一空间数据、所述第二空间数据和所述道路数据所表征的所述居住用地在空间维度上的区位熵，和所述人口数据所表征的所述居住用地在人口维度上的区位熵，确定每个所述居住用地对应的区域权重值，包括：
3.根据权利要求2所述的游憩设施选址方法，其特征在于，基于所述道路数据和该居住用地对应的所述第二几何中心点与所述第一几何中心点之间的相对位置关系，确定该居住用地在空间维度上的区位熵，包括：
4.根据权利要求2所述的游憩设施选址方法，其特征在于，根据所述第二空间数据和所述道路数据生成每个所述居住用地对应的生活圈数据，包括：
5.根据权利要求1所述的游憩设施选址方法，其特征在于，基于所述第一空间数据、每个所述居住用地对应的区域权重值和所述生活圈数据，从所述游憩服务盲区中提取目标游憩设施选址区域，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：加雨灵，
申请(专利权)人：北京市城市规划设计研究院，
类型：发明
国别省市：
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