CN120106527B 一种天然气调压站自动选址方法、系统、设备及介质 （深圳市规划国土发展研究中心）

(19)国家知识产权局(12)发明专利(22)申请日2025.05.09(43)申请公布日2025.06.06杨伟刘江涛喻乐军李盈宇杨伟明黄婷陈如波王星所(普通合伙)51281GO6V20/10(2022.01)GO6N5/01(2023.01)(56)对比文件专利代理师徐鸿备及介质本申请涉及天然气调压站自动选址技术领征与支流交汇密度动态调整水系安全缓冲区的梯度衰减范围，有效平衡水体保护与用地需求；通过遥感图像颜色形状特征识别建筑区与森林道连通性高、地形起伏小的区域作为最终选址。降低了生态环境破坏风险，确保工程实施可行性，实现了生态保护、安全防护与建设成本的最数据和坡度值数据；基于水系数据，利用边缘检测算法根据水体特征识别遥感图像上水系网络的轮胞边界生成水系分布图；根据不同的坡度值范围划分多个坡度区域，形成坡度分级掩模墨于水系分布图，以水系网络的轮廓边界作为基准线，根据河道弯曲段的曲率半径和支流交汇密度，计算沿基准线向水系网络外延伸的缓冲区距离；根据曲率半径、支流交汇密度与缓冲区距高之间的梯度变化，生成具有梯度衰减特征的水系安全缓冲区红线，将保护红线与水系安全缓冲区的空间位置进行叠加，生成复合安全约束图层对复合安全约束图层中保护红线包含的区域进行空间排除，在剩余区域内根据坡度分级掩模提取坡度低于预设值的初始候选区域：在多个初始候选区域中选择度整大于预设高度为障碍物为约束条件，通过深度优先搜索算法计算每个有效候选区块的几何中心到最近主干道路的路径数量，选择路径数量大于预设数量且路径长度小于预设距离对应的有效候选区块作为目标区域，输出目标区域的位置以及其对应的路径的位置2基于所述水系分布图，以所述水系网络的轮廓边界作为基准线，根据河道弯曲段的曲基于颜色和形状特征从所述遥感图像上识别出建筑区和森林对复合安全约束图层中保护红线包含的区域进行空间排除，在基于道路网络数据和数字高程模型数据，以连续两点高度差小于等于预设高度为可行将所述目标区域的位置以及其对应的路径的位置标记在所述遥感图像上，得到结果参通过边缘检测算子计算遥感影像各像素点的梯度幅值生成梯3素点同步实施梯度幅值阈值判定与光谱反射特性验证，提取同时满足梯度跃变条件和水体光谱响应规律的双重特征像素作为候选边缘点；对所述候选边缘像素点进行形态学闭运算处理，通过膨胀与腐蚀操作连接断裂区域并填充内部孔洞，生成连续且封闭的水系网络的轮廓边界。3.根据权利要求1所述的一种天然气调压站自动选址方法，其特征在于，所述计算沿基准线向水系网络外延伸的缓冲区距离的步骤，具体包括：根据河道弯曲段的曲率半径计算局部河段的平均弯曲度，同时统计单位河道长度内的支流交汇节点密度；对于曲率半径小于第二预设阈值的弯曲河道，按预设比例增加缓冲区延伸距离，对支流交汇密度大于预设密度的区域采用递减方式缩小延伸距离，生成具有梯度衰减特征的水系安全缓冲区。4.根据权利要求1所述的一种天然气调压站自动选址方法，其特征在于，所述基于颜色和形状特征从所述遥感图像上识别出建筑区和森林保护区的步骤，具体包括：从所述遥感图像上提取绿度指数满足预设指数范围的子区域，利用边缘检测算法提取所述子区域的闭合轮廓，并计算所述闭合轮廓的形状复杂度指数；将形状复杂度指数大于预设指数阈值的子区域，判定为森林保护区；对遥感图像进行边缘检测及多边形拟合，筛选出面积在预设范围内且形状紧凑度高于第三预设阈值的闭合多边形区域，判定为建筑区。坡度分级掩模生成模块，用于获取目标区域的水系数据、道路网络数据、遥感图像和数字高程模型数据，从所述高程模型数据中获取高程值数据和坡度值数据；基于水系数据，利用边缘检测算法根据水体特征识别所述遥感图像上水系网络的轮廓边界，生成水系分布图；根据不同的坡度值范围划分多个坡度区域，形成坡度分级掩模；水系安全缓冲区生成模块，基于所述水系分布图，以所述水系网络的轮廓边界作为基准线，根据河道弯曲段的曲率半径和支流交汇密度，计算沿基准线向水系网络外延伸的缓冲区距离；根据曲率半径、支流交汇密度与缓冲区距离之间的梯度变化，生成具有梯度衰减特征的水系安全缓冲区；复合安全约束图层生成模块，基于颜色和形状特征从所述遥感图像上识别出建筑区和森林保护区；将森林保护区和所述建筑区的轮廓标记为保护红线，将所述保护红线与所述水系安全缓冲区的空间位置进行叠加，生成复合安全约束图层；有效候选区块获取模块，用于对复合安全约束图层中保护红线包含的区域进行空间排除，在剩余区域内根据坡度分级掩模提取坡度低于预设值的初始候选区域；在多个所述初始候选区域中选择连续连通的初始候选区域，保留面积大于第一预设阈值的续连通的初始候选区域作为有效候选区块；目标区域获取模块，基于道路网络数据和数字高程模型数据，以连续两点高度差小于等于预设高度为可行路径，以连续两点高度差大于预设高度为障碍物为约束条件，通过深度优先搜索算法计算每个有效候选区块的几何中心到最近主干道路的路径数量，选择路径数量大于预设数量且路径长度小于预设距离对应的有效候选区块作为目标区域，输出所述目标区域的位置以及其对应的路径的位置；对每个目标区域对应的路径，基于预设公式计4算路径综合成本值，筛选出成本值最小的目标区域作为最优选址；所述预设公式为：其中，C表示路径综合成本值，L表示路径总中第j个弯曲段的曲率半径，i为路径分段索引变量，j为弯曲段索引变量；将所述目标区域的位置以及其对应的路径的位置标记在所述遥感图像上，得到结果参照图，将所述结果参照图发送至预设终端；在接收到所述预设终端确认结果无误后，将所述目标区域的位置以及其对应的路径的位置保存至最终结果文档。6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~4任一项所述方法对应的步骤。7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1~4任一项所述方法对应的步骤。5一种天然气调压站自动选址方法、系统、设备及介质技术领域[0001]本申请涉及天然气调压站自动选址领域，具体而言，涉及一种天然气调压站自动背景技术[0002]本部分的内容仅提供了与本申请相关的背景信息，其可能并不构成现有技术。[0003]早期天然气调压站选址主要依赖人工经验与行业规范，需结合地形地貌、供气半径及安全间距等基础参数进行现场踏勘。该方法虽能保障基础安全要求，但存在效率低、动态适应性差、无法量化评估环境风险等缺陷，且现有技术中没有关于天然气调压站自动选址的技术方案。[0004]现有技术中最为接近的公告号为CN108053060B的中国专利公开了一种基于风电场场内道路自动选线的升压站选址系统及选址方法，其综合考虑影响风电建设施工成本的距离、坡度、填挖方量因素，自动实现风电场建设工程道路优化设计，利用平均最短距离算法来进行升压站的智能选址。提高了风电工程设计的精准度，避免了因设计人员经验不足而造成的工程成本增加，降低了风电行业升压站设计的人力物力成本和时间消耗，提高了风电工程的建设效率，提高了风电升压站工程的设计效率，使风电工程集成设计更加灵活[0005]两者虽同为建筑的自动选址，但该专利无法运用到天然气调压站的选址上，具体为忽视了水系安全防护的精度，容易导致选址位置与水体过近，增加了水灾风险，同时也可能对当地水生态系统造成不利影响。其次，没有有效降低生态环境破坏的风险。[0006]因此，亟须一种更加科学、全面、可行的选址方法来满足天然气调压站的实际需发明内容[0007]为了解决上述技术问题，本申请的目的在于提供一种天然气调压站自动选址方法、系统、设备及介质，通过梯度缓冲区动态调节提升水系安全防护精度，利用多维度空间叠加排除降低生态环境破坏风险，结合地形与道路网络分析确保工程实施可行性，实现了生态保护、安全防护与建设成本的最优平衡，显著提高选址效率与科学性。[0008]本申请的目的通过以下技术方案实现：[0010]获取目标区域的水系数据、道路网络数据、遥感图像和数字模型数据中获取高程值数据和坡度值数据；基于水系数据，利用边缘检测算法根据水体特征识别遥感图像上水系网络的轮廓边界，生成水系分布图；根据不同的坡度值范围划分多[0011]基于水系分布图，以水系网络的轮廓边界作为基准线，根据河道弯曲段的曲率半径和支流交汇密度，计算沿基准线向水系网络外延伸的缓冲区距离；根据曲率半径、支流交6汇密度与缓冲区距离之间的梯度变化，生成具有梯度衰减特征的水系安全缓冲区；[0012]基于颜色和形状特征从遥感图像上识别出建筑区和森林保护区；将森林保护区和建筑区的轮廓标记为保护红线，将保护红线与水系安全缓冲区的空间位置进行叠加，生成复合安全约束图层；[0013]对复合安全约束图层中保护红线包含的区域进行空间排除，在剩余区域内根据坡度分级掩模提取坡度低于预设值的初始候选区域；在多个初始候选区域中选择连续连通的初始候选区域，保留面积大于第一预设阈值的续连通的初始候选区域作为有效候选区块；[0014]基于道路网络数据和数字高程模型数据，以连续两点高度差小于等于预设高度为可行路径，以连续两点高度差大于预设高度为障碍物为约束条件，通过深度优先搜索算法计算每个有效候选区块的几何中心到最近主干道路的路径数量，选择路径数量大于预设数量且路径长度小于预设距离对应的有效候选区块作为目标区域，输出目标区域的位置以及其对应的路径的位置。[0015]进一步地，利用边缘检测算法根据水体特征识别遥感图像上水系网络的轮廓边界的步骤具体包括：[0016]通过边缘检测算子计算遥感影像各像素点的梯度幅值生成梯度图，基于水体在可见光波段的反射率、近红外波段反射率骤降的光谱特征设定梯度阈值范围，对梯度图中每个像素点同步实施梯度幅值阈值判定与光谱反射特性验证，提取同时满足梯度跃变条件和水体光谱响应规律的双重特征像素作为候选边缘点；[0017]对候选边缘像素点进行形态学闭运算处理，通过膨胀与腐蚀操作连接断裂区域并填充内部孔洞，生成连续且封闭的水系网络的轮廓边界。[0018]进一步地，计算沿基准线向水系网络外延伸的缓[0019]根据河道弯曲段的曲率半径计算局部河段的平均弯曲度，同时统计单位河道长度内的支流交汇节点密度；[0020]对于曲率半径小于第二预设阈值的弯曲河道，按预设比例增加缓冲区延伸距离，对支流交汇密度大于预设密度的区域采用递减方式缩小延伸距离，生成具有梯度衰减特征的水系安全缓冲区。[0021]进一步地，基于颜色和形状特征从遥感图像上识别出建筑区和森林保护区的步[0022]从遥感图像上提取绿度指数满足预设指数范围的子区域，利用边缘检测算法提取子区域的闭合轮廓，并计算闭合轮廓的形状复杂度指数；将形状复杂度指数大于预设指数[0023]对遥感图像进行边缘检测及多边形拟合，筛选出面积在预设范围内且形状紧凑度高于第三预设阈值的闭合多边形区域，判定为建筑区。[0025]对每个目标区域对应的路径，基于预设公式计算路径综合成本值，筛选出成本值最小的目标区域作为最优选址。7[0030]将目标区域的位置以及其对应的路径的位置标记在遥感图像上，得到结果参照用边缘检测算法根据水体特征识别遥感图像上水系网络的轮廓边界，生成水系分布路径数量大于预设数量且路径长度小于预设距离对应的有效8目标区域的位置以及其对应的路径的位置。[0038]第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中方法对应的步骤。[0039]第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中方法对应的步骤。[0040]综上所述，本申请实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：[0041]本发明通过整合水系、道路、遥感影像及地形数据，利用边缘检测算法精准提取水系轮廓边界生成水系分布图，并结合坡度分级掩模建立地形约束条件；随后基于河道弯曲曲率特征与支流交汇密度动态调整水系安全缓冲区的梯度衰减范围，有效平衡水体保护与用地需求；通过遥感图像颜色形状特征识别建筑区与森林保护区边界，叠加生成复合安全约束图层实现生态与人工设施双重保护；在排除保护区域后筛选低坡度连片有效候选区块，最后结合道路可达性分析，通过深度优先搜索算法在数字高程模型中模拟可行路径，优先选择与主干道连通性高、地形起伏小的区域作为最终选址。通过梯度缓冲区动态调节提升水系安全防护精度，利用多维度空间叠加排除降低生态环境破坏风险，结合地形与道路网络分析确保工程实施可行性，实现了生态保护、安全防护与建设成本的最优平衡，显著提高选址效率与科学性。附图说明[0042]图1为本发明提供的一种天然气调压站自动选址方法的流程图；[0043]图2为本发明提供的一种天然气调压站自动选址系统的结构示意图；[0044]图3为本发明提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式[0045]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。[0046]如图1所示，本申请实施例提出的一种天然气调压站自动选址方法，包括：[0047]S101,获取目标区域的水系数据、道路网络数据、遥感图像和数字高程模型数据，从高程模型数据中获取高程值数据和坡度值数据；基于水系数据，利用边缘检测算法根据水体特征识别遥感图像上水系网络的轮廓边界，生成水系分布图；根据不同的坡度值范围划分多个坡度区域，形成坡度分级掩模。[0048]具体地，首先获取目标区域的水系矢量数据、道路网络拓扑数据、高分辨率遥感影像及数字高程模型(DEM)数据。例如，在某规划区域，通过地理信息系统调用1:10000比例尺水系图，同时加载0.5米分辨率的WorldView-3遥感影像和5米格网间距的DEM数据，构成多维空间分析基础数据集。其中，DEM数据经空间插值处理生成精确的高程曲面，通过坡度计算模块将高程值转化为坡度百分比数据，例如对某丘陵区域计算后将坡度划分为0-5度平缓区、5-15度缓坡区、15-90度陡坡区三个等级，形成可分区识别的坡度分级掩模图层。9[0049]进一步地，利用边缘检测算法根据水体特征识别遥感图像上水系网络的轮廓边界的步骤具体包括：[0050]通过边缘检测算子计算遥感影像各像素点的梯度幅值生成梯度图，基于水体在可见光波段的反射率、近红外波段反射率骤降的光谱特征设定梯度阈值范围，对梯度图中每个像素点同步实施梯度幅值阈值判定与光谱反射特性验证，提取同时满足梯度跃变条件和水体光谱响应规律的双重特征像素作为候选边缘点；[0051]对候选边缘像素点进行形态学闭运算处理，通过膨胀与腐蚀操作连接断裂区域并填充内部孔洞，生成连续且封闭的水系网络的轮廓边界。[0052]具体地，针对水系网络的精准提取，采用光谱特征与形态特征协同的边缘检测算法。具体实施时，首先运用Sobel算子对遥感影像进行梯度幅值计算。例如，在处理太湖流域的Landsat8影像时，对可见光波段(蓝、绿、红)和近红外波段进行联合分析，当检测到某像素点在绿光波段反射率低于25%、近红外波段反射率骤降至5%以下时，触发水体光谱响应条件。同时计算该点的梯度幅值，当达到预设阈值(如梯度幅值>120)时，判定该像素同时满足光谱跃变和边缘梯度双重条件，标记为候选边缘点。通过该双重验证机制，可有效排除阴影、沥青路面等具有类似光谱特征的干扰区域。[0053]对候选边缘点进行形态学优化处理时，采用自定义结构元素的闭运算组合。例如，在某湾区域影像处理中，针对因云层遮挡造成的河流边界断裂现象，选用7×7圆形结构元素进行膨胀操作，连接断裂间隔小于30米的边缘线段；随后用5×5方形结构元素实施腐蚀操作，消除虚假突起并平滑锯齿状边缘。经此处理后的该湾区支流边界形成完整闭合多边形，内部因船只航行造成的孔洞被有效填充，最终生成符合GIS拓扑要求的水系分布矢量图。该技术方案相比传统单一边缘检测方法，水系边界识别精度提升约35%,错误连接率降低至3%以下。[0054]S102,基于水系分布图，以水系网络的轮廓边界作为基准线，根据河道弯曲段的曲率半径和支流交汇密度，计算沿基准线向水系网络外延伸的缓冲区距离；根据曲率半径、支流交汇密度与缓冲区距离之间的梯度变化，生成具有梯度衰减特征的水系安全缓冲区；[0055]具体地，首先以步骤S1生成的水系分布图中河道中心线为基准线，采用多参数耦现某连续弯道的平均曲率半径仅为280米，显著低于预设的500米阈值。此时系统自动触发缓冲区扩展机制，按每减少100米曲率半径增加15米缓冲距离的规则，将该河段缓冲距离从基础值100米提升至145米。这种设计充分考虑了河道弯曲度增大带来的洪水冲刷风险加剧问题，确保调压站与不稳定河岸保持安全距离。[0056]进一步地，计算沿基准线向水系网络外延伸的缓[0057]根据河道弯曲段的曲率半径计算局部河段的平均弯曲度，同时统计单位河道长度内的支流交汇节点密度；对于曲率半径小于第二预设阈值的弯曲河道，按预设比例增加缓冲区延伸距离，对支流交汇密度大于预设密度的区域采用递减方式缩小延伸距离，生成具有梯度衰减特征的水系安全缓冲区。[0058]具体地，针对支流水文特征的影响，系统通过空间密度分析确定缓冲距离修正系数。例如，在某支流交汇区域，计算发现每公里河道存在3处支流交里的密度阈值。此时系统启动递减算法，按每超1处交汇点减少8米缓冲距离的规则，将原本120米的基础缓冲距离调整为104米。这种处理机制有效平衡了支流密集区水文条件复杂性与土地资源利用效率的矛盾，避免因过度保守的缓冲区设置导致选址空间不足。[0059]在综合处理曲率半径与支流密度的协同作用时，系统采用梯度衰减模型实现缓冲距离的平滑过渡。例如，在某河段，某弯曲段曲率半径400米触发缓冲距离增加至112米，而该区域同时存在2.5处/公里的支流交汇密度，触发缓冲距离减少10米。经叠加计算后，最终确定该区域缓冲距离为102米。这种动态调整机制使得缓冲区边界形成自然渐变效果，既保持水文安全要求，又优化了选址区域的连续性和可用性。[0060]S103,基于颜色和形状特征从遥感图像上识别出建筑区和森林保护区；将森林保护区和建筑区的轮廓标记为保护红线，将保护红线与水系安全缓冲区的空间位置进行叠[0061]具体地，从遥感图像上提取绿度指数满足预设指数范围的子区域，利用边缘检测算法提取子区域的闭合轮廓，并计算闭合轮廓的形状复杂度指数；将形状复杂度指数大于预设指数阈值的子区域，判定为森林保护区。即首先基于植被光谱特征与形态学分析提取森林保护区。系统从遥感影像中计算归一化植被指数(NDVI),筛选绿度值处于0.3-0.8的植被覆盖区域。例如，在自然保护区识别中，对Sentinel-2影像(Sentinel-2SatelliteImagery,哨兵-2号卫星影像)的红色波段(B4)与近红外波段(B8)进行NDVI计算，成功提取出核心区NDVI>0.65的原始森林区域。随后采用Canny边缘检测算法勾勒植被斑块轮廓，并计算形状复杂度指数(SC=周长²/(4π×面积))。当SC值超过1.5时，判定为自然林区形态特征。以某区域为例，天然林斑块的SC值达2.3,显著高于人工苗圃的1.1,从而准确区分出需保护的原始森林边界。[0062]针对建筑区识别，对遥感图像进行边缘检测及多边形拟合，筛选出面积在预设范围内且形状紧凑度高于第三预设阈值的闭合多边形区域，判定为建筑区。即系统采用形态紧凑度与边缘规则性双重判据。首先对影像进行边缘检测生成候选多边形，计算各多边形的CI值普遍高于0.7,而自然裸地的CI值低于0.3.设置CI阈值0.6后，可有效筛选出高层建筑聚集区。同时结合面积过滤机制，排除面积小于5000平方米的零散构筑物。例如，在某工业园区分析中，系统准确识别出某湖西侧面积达12公顷、CI值0.78的商务建筑群，而将面积仅800平方米的临时工棚排除在保护红线之外。完成两类区域识别后，系统将森林保护边界与建筑区轮廓自动标记为保护红线图层。[0063]S104,对复合安全约束图层中保护红线包含的区域进行空间排除，在剩余区域内根据坡度分级掩模提取坡度低于预设值的初始候选区域；在多个初始候选区域中选择连续连通的初始候选区域，保留面积大于第一预设阈值的续连通的初始候选区域作为有效候选[0064]具体地，系统对保护红线覆盖的区域执行”擦除”操作，从目标区域全集中剔除所有与保护红线存在空间交集的区域。完成空间排除后，系统加载步骤S1生成的坡度分级掩模图层，提取坡度值低于预设阈值的初始候选区域。坡度阈值根据调压站建设规范设定，通常要求站场地面坡度不超过8%。实施时，系统将坡度分级掩模中标记为"平缓区"(0-5度)和”缓坡区”(5-15度)的区域进行合并，再通过重[0065]接着，系统对初始候选区域实施连通性分析。采用形态学闭运算算法对离散的候11选区域进行空间连接，具体包括：使用圆形结构元素对区域边缘进行膨胀操作以桥接邻近区域，随后用相同尺寸结构元素进行腐蚀操作以恢复原始几何特征。该处理能够将间距小于结构元素半径的独立区域合并为连续连通体。[0066]完成连通性处理后，系统计算各连通区域的几何面积，并执行面积阈值筛选。第一预设阈值根据调压站最小用地需求确定，通常设定为1公顷。实施时，系统自动剔除面积小于阈值的零散区域，保留具备规模开发条件的有效候选区块。该机制有效避免了因地形破碎导致的选址地块零散化问题，确保候选区块具备实际工程可行性。[0067]S105,基于道路网络数据和数字高程模型数据，以连续两点高度差小于等于预设高度为可行路径，以连续两点高度差大于预设高度为障碍物为约束条件，通过深度优先搜索算法计算每个有效候选区块的几何中心到最近主干道路的路径数量，选择路径数量大于预设数量且路径长度小于预设距离对应的有效候选区块作为目标区域，输出目标区域的位置以及其对应的路径的位置。[0068]具体地，系统首先建立地形起伏约束下的路径可达性模型，以连续路径节点间高度差作为通行可行性判据。对于数字高程模型中相邻的栅格点，若两点间高度差的绝对值不超过预设阈值(例如3米),则判定为可通行路径段；反之则视为地形障碍物，禁止路径穿越。该约束条件有效模拟了工程车辆及管线铺设对地面坡度的实际限制，避免选择地形陡峭导致的施工困难区域。[0069]而后系统采用深度优先搜索算法遍历每个有效候选区块至最近主干道路的所有潜在路径。算法以候选区块的几何中心为起点，沿八个方向辐射展开搜索，递归访问各相邻栅格点并累计路径长度。当搜索至任意主干道路边缘时，记录该路径为有效连通路线。通过穷举式搜索策略，算法可全面探测区块周边地形特征，确保不遗漏任何潜在通路。[0070]完成路径搜索后，系统实施多指标综合筛选：首先统计各区块的有效路径数量，要求达到预设最低连通路径数(如≥2条),确保工程接入具备冗余保障；其次筛选路径长度不超过预设最大距离阈值(如5公里),控制管线建设成本。例如，在某候选区块评估中，系统检测到该区块存在三条独立路径：两条4.3公里路径连接省道S306,一条3.1公里路径连接乡道Y045.由于路径数量(3条)超过预设阈值(2条)且最大路径长度(4.3公里)小于5公里限制，该区块被保留为合格目标区域。反观另一区块，虽检测到两条路径但长度分别达5.8公里和6.2公里，因超出长度阈值被系统自动剔除。[0072]对每个目标区域对应的路径，基于预设公式计算路径综合成本值，筛选出成本值最小的目标区域作为最优选址。[0077]将目标区域的位置以及其对应的路径的位置标记在遥感图像上，得到结果参照坐标及其路径拓扑数据持久化存储至最终结果文档。存储格式采用开放地理空间联盟[0084]复合安全约束图层生成模块203,基于颜色和形状特征从遥感图像上识别出建筑区和森林保护区；将森林保护区和建筑区的轮廓标记为保护红线，将保护红线与水系安全缓冲区的空间位置进行叠加，生成复合安全约束图层；[0085]有效候选区块获取模块204,用于