ArcGIS下的土地利用变化驱动力分析：PLUS模型与Logistic回归

"基于Arcgis的土地利用变化及驱动力分析，使用PLUS模型进行研究，结合二元Logistic回归、地理加权回归和地理探测器等多种分析方法，探讨土地利用变化的多方面驱动力，重点关注耕地扩张的动因。实验涉及数据处理、随机森林分类算法的应用，以及多个时期的土地利用数据对比。" 在土地利用变化的研究中，ArcGIS作为强大的地理信息系统，被广泛用于分析和可视化数据，以便理解土地利用模式和变化趋势。PLUS模型是一种概念机理模型，旨在揭示不同土地利用类型之间的转换规则和驱动力。该模型通过随机森林分类算法来量化驱动因子对土地利用变化的影响，随机森林是一种集成学习方法，能够处理大量的输入变量并评估它们对输出结果的相对重要性。 在PLUS模型中，土地利用类型的变化由一个概率函数表示，这个函数包含了驱动因子的贡献值。随机森林算法通过对数据集进行多次采样，构建多个决策树并进行预测，最后通过多数投票确定土地利用类型的转变概率。随机森林算法的优势在于能够处理非线性关系，减少过拟合风险，并能有效地处理大量特征。 实验设计通常包括数据预处理步骤，例如确保不同时间点的土地利用数据具有相同的坐标系统，这可以通过设置ArcGIS的输出坐标系环境来实现。此外，数据裁剪和重分类是必要的，以聚焦于特定研究区域，并将土地利用类别标准化，以便后续分析。 除了PLUS模型，实验还应用了二元Logistic回归、地理加权回归和地理探测器等方法。二元Logistic回归用于分析影响耕地变化的驱动力，通过建立逻辑关系模型，确定哪些驱动因子与耕地扩张最密切相关。地理加权回归则考虑了空间异质性，即驱动力因子的影响可能随空间位置变化。地理探测器则是一种探测变量间相互作用的统计方法，它可以识别哪些驱动因子在土地利用变化中具有显著的协同或拮抗效应。 通过这些多元分析方法的综合运用，研究者能够深入理解土地利用变化背后的复杂动力机制，从而为政策制定者提供科学依据，支持可持续的土地管理和规划决策。这些方法的结合使用不仅增强了分析的全面性，也提高了对土地利用变化驱动因素识别的准确性。