一种基于灰色模型和深度学习的山地城市土地利用变化预测方法

本发明公开了基于灰色模型和深度学习的山地城市土地利用变化预测方法，其包括以下步骤，S1、收集数据，构建数据集；S2、数据预处理；S3、构建状态转移矩阵；S4、建立灰色系统模型；S5、结合Markov模型模拟预测土地利用类型的变化趋势；S6、通过深度学习的ANN模块，训练和评估土地利用类型的适宜性概率；S7、模拟各用地类型间的相互关系；S8、根据土地利用转移变化及土地利用变化驱动因素，构建土地利用变化预测模型；S9、通过训练好的模型对未来的土地利用变化进行多情景预测；本发明通过集成多源数据、引入自适应机制、结合决策支持工具以及提供生态环境影响评估，实现高效的土地利用预测。