基于循环神经网络的土地利用变化与驱动力分析——以山东日照为例OA

为深入探讨日照市土地利用/覆盖变化的规律,本文利用循环神经网络模型对其2019—2023年期间土地利用/覆盖进行遥感影像分类,并基于分类结果研究分析了多种驱动因子与土地利用/覆盖变化之间的关系。结果表明,循环神经网络在处理遥感影像数据方面表现出色,5年的测试总体精度均超过92%,Kappa系数均超过0.84;并且在驱动力分析方面,城镇化率、生产总值和一般公共预算支出因素对日照市土地利用/覆盖变化有显著影响,改变土地资源的分配和使用。研究结果不仅揭示了日照市城市化和经济增长对土地利用/覆盖的深远影响,也为未来的土地管理和规划提供了有价值的参考。