城市更新的片区‑地块空间方案生成与优化方法

高金顶; 崔学森; 刘耿; 张鸿辉; 刘小平

doi:10.13203/j.whugis20260324

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城市更新的片区‑地块空间方案生成与优化方法

地图制图学与地理信息工程 | 更新时间：2026-10-15

- 城市更新的片区‑地块空间方案生成与优化方法
- Generation and Optimization of District‑ and Plot‑Level Spatial Schemes for Urban Renewal
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第11期页码：2485-2501
- 作者机构：
  
  1.中山大学地理科学与规划学院，广东广州，510006
  2.广东国地科技股份有限公司，广东广州，510650
- 作者简介：
  
  高金顶，博士，高级工程师，主要研究方向为空间智能、生成式城市设计与三维数字孪生。gaojd3@mail2.sysu.edu.cn
  刘小平，博士，教授。liuxp3@mail.sysu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2023YFC3804804)
- DOI：10.13203/j.whugis20260324
  中图分类号： P208
- 收稿：2026-09-01，
  
  纸质出版：2026-11-05
- 稿件说明：
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高金顶,崔学森,刘耿，等.城市更新的片区‑地块空间方案生成与优化方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(11):2485-2501.

GAO Jinding,CUI Xuesen,LIU Geng,et al.Generation and Optimization of District‑ and Plot‑Level Spatial Schemes for Urban Renewal[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(11):2485-2501.
高金顶,崔学森,刘耿，等.城市更新的片区‑地块空间方案生成与优化方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(11):2485-2501. DOI：10.13203/j.whugis20260324

GAO Jinding,CUI Xuesen,LIU Geng,et al.Generation and Optimization of District‑ and Plot‑Level Spatial Schemes for Urban Renewal[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(11):2485-2501. DOI：10.13203/j.whugis20260324

摘要

城市更新需要在共同场地条件下开展多方案推演，并衔接片区功能组织与地块建筑布局。针对现有生成式城市设计聚焦单一对象、难以支持多情景生成与跨层级调整的问题，提出片区‑地块空间方案生成与调整方法。该方法以共同规划情景统筹用地约束和建设控制参数，贯通分层道路生成、地块构建、多情景用地配置与细分、逐地块建筑布局生成及对象级调整。实验结果表明，所提方法可在同一道路-地块骨架上形成差异明确的多情景用地方案，住宅布局生成取得最低Fréchet Inception距离，4项建设控制参数误差均低于对比模型，并将建筑重叠面积由59.4 m²降至0 m²。广钢新城案例形成4类更新方案，实现道路、地块、用地和建筑布局的一体化生成。该方法可将更新方案组织为可比较、可测算和可局部修正的对象化状态，为城市更新前期方案推演与迭代调整提供支撑。

Abstract

Objectives

Urban renewal requires multiple alternative schemes under common site conditions and coordinated spatial design at district and plot levels. Existing generative urban-design studies commonly focus on isolated objects such as roads

land use

or buildings

and do not jointly support multi-scenario generation

district-to-plot linkage

and scheme adjustment.

Methods

We propose a method for generating and adjusting district- and plot-level spatial schemes. A shared planning scenario coordinates district-level land-use constraints and development m²control parameters for different plot types. Explicit road

plot

land-use

and building objects connect hierarchical road generation

plot construction

multi-scenario land-use allocation and subdivision

plot-by-plot building-layout generation

object-based representation

and local adjustment.

Results

Multi-scale Transformer-vector‑quantized generative adversarial network road generation generates large-area road networks hierarchically at primary and secondary levels and increases length-weighted metric integration in one local regeneration area from 3.20 to 3.94. Deep reinforcement learning and generative adversarial network-based land-use selection respondes to functional orientations and specifies facility counts on the same road-plot skeleton

producing multi-scenario schemes with distinct land-use compositions and spatial distributions. Multi-condition GauGAN achieves the lowest Fréchet Inception distance in residential-layout baseline comparisons. The root mean square error (RMSE) values for the four development-control parameters are lower than those of comparable baselines

and modifying a single parameter produces targeted adjustments to building layouts. The Fruchterman‑Reingold force-directed algorithm reduces the building-overlap area from 59.4 m² to 0 m² through object-level local correction. In Guanggang New Town

four renewal schemes are generated under common site conditions

and each scheme integrates road‑plot‑land-use organization

plot-by-plot building layouts

and the assembled district-scale built form.

Conclusions

The proposed method organizes urban-renewal schemes as object-based states that are comparable

measurable

adjustable

and locally correctable

supporting early-stage scenario exploration

development-intensity checking

and iterative refinement.

关键词

Keywords

references

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