【Landsc Urban Plan】在复杂景观中利用地理空间分析和机器学习技术揭示土地细分的驱动因素和空间模式

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【Landscape and Urban Planning】 在复杂景观中利用地理空间分析和机器学习技术揭示土地细分的驱动因素和空间模式 01 摘要     土地细分，尤其是农村地区的土地细分，对世界许多地区的可持续发展构成了重大威胁。在复杂的景观中，理解这个问题尤其具有挑战性，因为许多生物物理和人类驱动因素在没有必要的土地监管指导的情况下相互作用。我们将核密度分析和机器学习建模相结合，以揭示土地细分的空间模式及其驱动因素之间的复杂关系。我们以智利南部的洛斯拉各斯地区为研究案例，因为它是全球生物多样性热点地区，土地细分不断增加。我们确定了细分的显著增长趋势。我们的建模方法显示了 R 2 为 0.727，RMSE 为 5.109，偏差为 −0.009。靠近城市地区、靠近海岸、靠近电源、人口结构以及靠近保护区是土地细分的重要预测因素。肥沃的土地， ………………………………