基于数据分析和机器学习的土地利用变化预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数据分析和机器学习的土地利用变化预测方法及系统，该土地利用变化预测方法，包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
基于数据分析和机器学习的土地利用变化预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及土地利用变化预测技术，尤其涉及一种基于数据分析和机器学习的流域土地利用变化预测方法及系统
。

技术介绍

[0002]城市化和人口增长是导致土地利用变化的主要驱动因素之一，随着人口的增加，城市和城镇的扩张将导致土地由农业
、
森林或荒地等自然用途转变为建设用地
。
对土地资源的有效管理对于实现可持续发展至关重要
。
农业
、
林业
、
采矿
、
工业和城市发展等各种用途之间的平衡需要通过预测土地利用变化来实现
。
预测土地利用变化可以帮助评估不同项目和发展对环境的潜在影响
。
通过模拟未来土地利用模式，可以更好地了解潜在的环境风险和挑战
。
随着遥感和
GIS
技术的发展，获取和处理空间数据变得更加便捷和高效
。
这些技术可以提供大量的土地利用和土地覆盖信息，为土地利用变化预测方法提供了重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于数据分析和机器学习的土地利用变化预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)
收集数据，构建数据集；
(2)
确定土地利用类型的分类标准，进行数据预处理；
(3)
计算土地利用转移矩阵；
(4)
通过机器学习算法，根据土地利用转移变化及土地利用变化驱动因素，构建基于
CA
‑
Markov
模型的土地利用变化预测模型；
(5)
进行模型训练，通过训练好的模型对未来的土地利用变化进行预测
。2.
根据权利要求1所述的基于数据分析和机器学习的土地利用变化预测方法，其特征在于，步骤
(1)
中，收集的数据包括预测区土地利用的影像数据
、
地理高程数据和道路数据
。3.
根据权利要求1所述的基于数据分析和机器学习的土地利用变化预测方法，其特征在于，步骤
(2)
包括以下步骤：
(21)
根据数据源的属性
、
土地分类标准
、
预测区实际情况和预测目标要求确定土地利用类型的分类标准；
(22)
将栅格数据统一数据坐标系统并转化为同一投影坐标系，修剪数据范围与研究区重叠，使得所有栅格数据的栅格数目相等；
(23)
根据预测区大小
、
模型运算时间和计算精度确定栅格数据的分辨率
。4.
根据权利要求1所述的基于数据分析和机器学习的土地利用变化预测方法，其特征在于，步骤
(3)
包括以下步骤：
(31)
进行栅格重分类
、
栅格转面
、
矢量融合
、
相交处理后，通过栅格计算器计算土地利用转移变化，得到土地利用转移矩阵
S
ij
：式中：
S
ij
表示第
i
种土地类型转换为第
j
种土地类型的面积或概率，
i
＝
j
时表示该土地类型不发生转变的面积或概率；
i
＝1，2，
…
,n
；
j
＝1，2，
…
,n
；
n
为土地类型的数量
。5.
根据权利要求1所述的基于数据分析和机器学习的土地利用变化预测方法，其特征在于，步骤
(4)
中包括如下步骤：
(41)
选取影响土地利用变化的驱动因子，进行数据的栅格化处理；
(42)
将驱动因子图像与土地利用数据进行叠加统计分析，确定各土地利用类型分布与驱动因子的关系；
(43)
利用层次分析法确定各驱动因子的权重，由
MCE(
多准则评价
)
模型制作土地利用转移适宜性图集；
(44)
选取土地利用初始年
、
土地利用变化转移矩阵
、
土地利用转移适宜性图像集以及预测期，开展土地利用变化模拟，并与实际土地利用数据做比较，利用
Kappa
系数进行模拟结果精度评价
。6.
根据权利要求5所述的基于数据分析和机器学习的流域土地利用变化预测方法，其特征在于，步骤
(43)
包括如下步骤：
(431)
根据决策目标
、
准则
、
方案的之间的相互关系建立层次结构模型；

【专利技术属性】
技术研发人员：刘赛艳，张永江，解阳阳，张钦，徐鹏程，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：