城乡空间格局是地区发展的基本框架，直接影响经济社会发展质量和人民生活水平。传统城乡规划主要依靠有限统计资料分析后做出的人为判断，难以全面把握空间演变的复杂性与多样发展需求。进入大数据时代，海量多维数据为优化城乡空间提供新机遇，人工智能等前沿技术的发展，使从复杂数据中提取有用信息与识别空间规律成为现实。

城乡空间大数据融合与挖掘

多源数据协同采集体系

城乡空间规划现在正经历从传统的静态数据模式转向动态多维数据的深刻变革。卫星遥感技术依靠高光谱成像与合成孔径雷达，以毫米级精度监测土地覆盖变化，为城乡空间演变提供精准的基础地理信息底图，物联网传感器网络广泛部署在城市基建、农业设施及生态环境监测点，构成涵盖大气、土壤与水体的全面感知系统。移动通信大数据通过基站信令与手机定位，捕捉人群流动轨迹及聚集规律，揭示城乡空间内社会经济活动的活跃程度分布。随着社交媒体地理标签数据、电商交易数据以及共享出行轨迹数据等新兴数据源涌现，进一步拓展城乡空间认知维度，共同构建空天地一体化的协同数据采集体系。

空间特征智能识别技术

深度卷积神经网络依靠强大模式学习能力，在城乡空间要素识别方面表现出色。通过构建多尺度特征金字塔与注意力机制，能从高分辨率遥感图像精准提取建筑物轮廓、道路网络以及植被覆盖等空间要素几何形态特征，图神经网络技术将城乡空间转化成复杂拓扑结构，通过节点嵌入与图卷积运算，识别空间要素关联关系与影响传播途径，无监督聚类算法结合空间自相关分析，能够自动划分功能相似区域，识别城乡空间功能分区边界及层级体系。时序分析模型通过捕捉空间要素的时间变化轨迹，揭示空间发展周期性规律及关键转折点，语义分割技术将城乡空间细致划分为像素级别的类别，实现对混合用地类型与边缘过渡区域精确识别。

城乡发展规律深度挖掘

城乡区域发展变化并非简单的线性关系，而是包含着复杂的非线性动态规律，需要借助先进的数据挖掘技术进行深入分析。时空大数据挖掘通过建立多维张量模型，能揭示城乡空间各种要素在时空维度的相互作用与演变过程，关联规则挖掘算法用于识别不同空间要素相互协同的变化模式，发现城市扩张与耕地减少、人口集聚与产业布局等要素的内在因果关联关系。复杂网络分析将城乡空间结构构建成多层次网络模型，再通过中心性分析以及社群发现算法，识别空间网络关键节点与重要连接。机器学习集成算法通过整合多种预测模型，提高对城乡空间发展趋势预测的准确性。

智能化城乡空间优化模型

机器学习的空间适宜性评价

城乡空间适宜性评价，从传统人为分析评估的方式朝以人工智能为核心的全要素智能评估体系发展演进。支持向量机通过在高维特征空间中寻找划分超平面，能够处理地形坡度、土壤类型及水文条件等多维地理因子间非线性关系，实现对土地利用适宜性进行精确划分，随机森林集成学习模型汇聚多棵决策树的预测结果，有效应对城乡空间评价中出现的噪声与缺失数据。深度神经网络依靠多层感知器的非线性映射能力，自动捕捉空间要素之间复杂的交互模式，识别传统方法难以识别的隐含关联，神经网络的反向传播算法借助梯度下降法调整权重参数，实现对复杂空间关系的灵活建模。梯度提升决策树在处理异质性空间数据时表现出较强泛化能力，可根据不同地区地理环境特征动态调整评价权重。

多目标优化的要素配置体系

城乡空间要素配置需要在经济效益、生态保护以及社会公平等多重目标间权衡优化。遗传算法模仿生物进化机制，依靠选择、交叉以及变异等操作，在庞大解空间探索帕累托最优解集，实现住宅、商业、工业以及农业等用地合理分配，遗传算法通过采用精英保留策略与自适应交叉概率，能够有效避免出现早熟收敛问题，保持种群多样性。粒子群优化算法借鉴群体智能原理，凭借粒子间信息共享与协同搜索，快速逼近全局最优配置方案。多目标进化算法引入精英保留以及拥挤距离等机制，维持解集多样性与均衡分布，人工蜂群算法模拟蜜蜂觅食过程，在复杂约束下寻求兼顾多目标的空间配置组合。强化学习智能体通过与环境交互不断学习，动态调整配置策略适应持续变化的城乡发展需求。

深度学习的空间演化预测

城乡空间演化预测需要掌握复杂的时空关联与不同尺度的变化规律。长短期记忆网络依靠其特有的门控机制，可有效应对时序数据中存在的长期依赖问题，精确预测城市扩张边界与乡村土地利用转变趋势，结合卷积神经网络及循环神经网络的时空预测模型，同时捕捉空间邻域影响与时间序列特性，以此提升预测的准确性。图卷积网络将城乡空间构建成动态的图结构，通过学习节点间的空间关系以及时间演变模式，预测不同区域相互作用与协同发展趋势。生成对抗网络借助对抗训练的方法，生成符合实际空间发展规律的未来城乡布局方案，自注意力机制能够捕捉空间要素间存在的全局依赖关系，在处理大规模空间数据时展现卓越的预测能力与计算效率。

城乡空间智能优化布局的实施措施

建立数据共享标准体系

城乡空间大数据应用要建立统一数据标准以及共享机制来打破信息孤岛。需制定空间数据采集、存储以及传输的技术规范，统一坐标体系、精度等级与文件格式，保障多源异构数据有效融合与互操作性，制定并推广遵循开放地理信息联盟规范的数据交换规范，构建以服务作为核心内容的空间数据框架。引入区块链技术，构建数据确权与溯源体系，通过智能合约实现数据使用权限的自动化管理，建立去中心化的数据交易市场，确保数据资产安全流通发挥价值。在政府部门间建立数据开放与共享的协调机制，明确数据产权使用权限等核心问题，制定数据质量评估标准与清洗流程。建立质量监督与反馈机制，推动建设跨区域跨层级的空间数据共享平台，实现多部门数据协同与业务联动。

推进试点示范工程建设

选择具有代表性的城市群以及县域开展智能化城乡空间优化试点工作，积累实践经验与技术模式。优先于长三角、珠三角等数字化基础较强的地区部署智能规划系统，通过云计算平台提供弹性计算资源，建设边缘计算节点实现实时数据处理，验证基于大数据的空间优化成效。建设具备整合空间数据采集、分析、预测以及决策等功能模块的城乡一体化智慧管理平台，支持多用户并发访问以及实时协同操作，构建统一的应用程序接口标准。推进数字孪生城市建设，构建虚实对应的三维空间场景，支持规划方案可视化呈现与交互式优化。建立试点评估机制，定期评估智能化空间布局实施效果及社会效益，形成可复制、可推广的技术标准与管理模式，为全国范围内推广提供经验与政策参考。

强化人才培养与技术支撑

推进城乡空间智能化发展亟须培养掌握大数据技术以及空间规划理论的复合型人才队伍。建议依靠高校与科研院所，增设城乡空间大数据分析与智能规划设计等交叉学科专业，完善课程体系以及实训基地建设，通过建立产学研合作机制，鼓励高科技企业与规划院校携手培养应用型人才，积极开展联合培养项目与实习实训活动。同时加强对在职人员专业技能培训，提高规划从业者数字化水平以及智能工具使用能力，建立健全持续的教育认证体系，建设城乡空间智能化技术创新中心，聚集人工智能、地理信息以及城乡规划等领域专家团队，打造开放式创新平台，进一步加强国际交流合作引进先进技术理念以及方法体系。构建完善的技术服务支持网络，为各地智能化空间优化项目提供技术咨询、系统集成以及运维保障等全方位服务。

结束语

大数据引领下的城乡空间优化布局研究代表了空间规划学科的前沿发展方向。借助大数据、人工智能及数字孪生等新技术，构建起用于识别、优化及治理城乡空间的智能化体系，为应对新时代城乡发展中的复杂空间问题提供新的理念与技术路径，深度融合多源异构数据有助于全面把握城乡空间内在规律与演变趋势，引入人工智能算法显著提高了空间优化的科学性与精确度。基于云计算的智慧治理平台实现对空间数据高效处理与智能决策支持，为推进城乡空间治理现代化打下坚实基础。

(李弋  柳州市城乡规划设计研究院有限公司  张秦  广西国土资源规划设计集团有限公司   陈浩然  柳州市城乡规划设计研究院有限公司  )