Clawdbot通过五步实现智能规划：一整合多源空间数据构建数字基底；二识别生态、设施与历史硬约束；三以NSGA-II算法生成3–5版Pareto最优草案；四支持三维交互式局部重优化；五导出符合国标的结构化成果包。

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Clawdbot作为一种数据驱动的智能分析工具，被用于处理城市规划中多源异构的空间与社会经济数据。以下是其在数据分析与规划草案生成环节的具体应用方式：

一、整合多源地理空间数据

Clawdbot可接入遥感影像、GIS矢量图层、POI点位、交通流量传感器及人口热力栅格等空间数据，通过统一坐标系与时间戳对齐实现跨模态融合。该步骤旨在构建具备时空一致性的城市数字基底，支撑后续密度、连通性与覆盖度等指标计算。

1、在Clawdbot控制台选择“数据接入”模块，点击“添加空间数据源”。

2、上传GeoJSON格式的用地现状图斑，并指定CRS为EPSG:3857。

3、拖拽CSV文件至“人口分布”字段，系统自动匹配经纬度列并插值生成1km×1km人口密度栅格。

4、勾选“自动关联路网拓扑”，Clawdbot调用内置OSM解析器提取节点-边关系，生成可达性分析图谱。

二、识别建成环境关键约束条件

Clawdbot通过规则引擎与轻量化图神经网络联合识别不可建设区域、基础设施承载阈值及历史保护边界等硬性约束，避免规划方案违反法定管控要求。

1、进入“约束识别”面板，启用“生态红线检测”开关，系统加载省级生态保护红线矢量图层并执行叠加分析。

2、在“设施承载力”子模块中输入当前供水管网压力监测点实时数据，Clawdbot标定服务半径内超负荷节点。

3、上传历史建筑名录Excel表，字段包含名称、坐标与保护等级，Clawdbot自动生成50米缓冲区并标记为刚性避让区。

三、运行多目标优化生成初始草案

Clawdbot基于用户设定的目标权重（如居住用地占比、绿地服务半径覆盖率、职住平衡指数），调用NSGA-II算法迭代生成Pareto最优解集，输出3–5版差异化草案供比选。

1、在“规划目标”界面拖动滑块设置三项核心指标权重：住宅容积率（40%）、15分钟社区生活圈覆盖率（35%）、道路网密度（25%）。

2、点击“启动优化”，系统读取前两步生成的约束图层与基底数据，初始化种群规模为200，最大迭代次数设为80。

3、等待约12分钟，界面弹出“草案生成完成”，显示编号为A1–A5的五组用地布局方案缩略图及对应指标雷达图。

四、交互式人工干预与局部修正

Clawdbot支持在三维场景中直接拖拽地块边界、调整功能配比或锁定特定地块属性，所有修改实时触发局部重优化，仅更新受影响邻域而非全图重算。

1、双击草案A3中的商业地块，进入编辑模式，将原定的B1/B2混合用地改为纯B1商业用地。

2、在弹出的“影响范围提示框”中确认“仅重算相邻3个街区”，点击“应用变更”。

3、观察右侧指标面板中“就业岗位密度”上升12.7%，而“步行可达绿地面积”下降0.4公顷，数值变化即时刷新。

五、导出结构化成果包

Clawdbot将最终选定草案自动打包为符合《城市规划编制办法》附件要求的交付物集合，包括用地汇总表、技术经济指标表、空间分析图件及图则说明文本。

1、在成果页点击“导出标准包”，选择模板类型为“控规阶段（GB/T 50292-2019）”。

2、勾选需包含的图件：用地规划图、公共服务设施配置图、交通组织分析图、三维天际线剖面图。

3、输入项目编号“UPL-2024-SH-HD-07”，点击“生成ZIP”，系统输出含PDF图件、Excel指标表与GeoPackage空间数据库的压缩包。