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
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摘要：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。（剩余9064字）