随着全球气候变化与人类活动交织影响不断加剧，土地利用/覆被变化（LUCC）已成为影响区域生态安全与可持续发展的核心要素。精准模拟未来土地利用格局演变，并量化评估其对生态系统服务（如产水、碳储量、生境质量等）的潜在影响，对于制定科学的国土空间规划与生态保护策略具有至关重要的意义。

然而，传统模拟方法在应对复杂人地系统、处理多源异构空间数据以及解析高维驱动机制时常常面临瓶颈。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为地理模拟与生态系统服务研究注入了新的活力。本专题旨在系统介绍一套融合前沿AI技术、地理计算模型与空间分析工具的“数据-模拟-评估-归因”全链条解决方案。该方案以PLUS模型（内嵌Markov链与多类型随机斑块种子CA模型）和InVEST模型为核心，以ArcGIS为空间数据处理与分析平台，并贯穿AI辅助的数据处理、情景设计、参数优化与结果解读，最终通过地理探测器、空间自相关与地理加权回归（GWR） 等方法揭示其背后的空间驱动机制。

从理论基础与软件操作入手，逐步掌握AI支持下多源地理数据的制备、不同政策情景模拟下的土地利用格局预测、关键生态系统服务的时空异质性评估，最终完成对土地利用变化及其生态效应驱动机制的深度解析。通过典型区域案例贯穿始终，助力学者与规划者掌握一套坚实、前沿且可复制的技术方法体系，为区域生态安全维系与土地可持续利用提供强有力的决策支持。

第一章 理论基础与软件

1、概念界定与理论基础：土地利用、多情景模拟、生态系统服务

2、地理数据简介

地理数据库：文件地理数据库、个人地理数据库

栅格数据：由按行和列（或格网）组织的像元（或像素）矩阵组成，其中的每个像元都包含一个信息值。栅格可以是数字航空像片、卫星影像、数字图片或甚至扫描的地图

矢量数据：存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式,地理要素通过点、线或面（区域）来表示

表格数据

3、ArcGIS空间数据处理与分析介绍与实践

ArcGIS平台简介

ArcGIS常用坐标系

ArcGIS空间数据处理及转换

ArcGIS空间分析

ArcGIS制图技巧

4、PLUS模型和InVEST模型介绍及安装

PLUS版本介绍，安装

PLUS软件界面，常用功能介绍

InVEST版本介绍，安装

InVEST软件界面，常用功能介绍

过去踩过的那些坑—常见错误和使用注意；路径问题等

第二章 AI支持下数据处理与分析

1、土地利用数据

土地利用数据集介绍及获取方法

土地利用数据集选取

土地利用数据预处理：影像拼接、裁剪、重投影等

2、驱动因子数据

气候环境数据

社会经济数据

3、不同类型数据制备方法与实践

栅格数据处理：栅格影像拼接、裁剪、重投影及重采样等处理

基础地理信息数据处理及空间分析

地形因子提取：坡度、坡向、地形起伏度、山体阴影等地形因子提取的原理与方法

土壤因子数据提取：属性表的编辑与导出、连接表的属性、重分类多种可对输入像元值进行重分类或将输入像元值更改为替代值的方法、查找表通过在输入栅格数据表中查找另一个字段的值来新建栅格

气象因子数据处理：站点数据下载及提取；插值分析反距离权重法（inverse distance weighting，IDW）、自然邻域法、趋势面法和样条函数法等方法对气象站点数据插值分析；NetCDF 数据处理：根据 NetCDF 文件创建栅格图层

栅格数据的转换方法

AI助力：数据处理与分析支持

数据预处理：处理环境、气候和土地利用数据；指导用户清洗、格式化和准备数据

文本数据处理：提取文献、报告和专家意见等文本数据的关键信息、自动化文献综述、提取数据点以及将复杂的技术文本转化为简洁易懂的内容

第三章 AI辅助下土地利用格局模拟

1、PLUS模型原理

基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架

基于多类型随机斑块种子的CA模型

2、PLUS模型构建及精度验证

土地利用扩张分析

模拟参数设置：限制区域、领域效应、转化成本、领域权重、土地利用需求，利用Markov模型来预测完成

模型精度验证：总体精度（overall accuracy）、Kappa系数

3、不同情景下横断山区土地利用格局模拟

自然发展情景下土地利用模拟

生态保护情景下土地利用模拟

经济发展优先情景下土地利用模拟

AI助力：

情景模拟的设计与优化

模型结果解读与决策支持

模型优化与定制化

第四章 生态系统服务评估

1、InVEST模型原理与模块

2、产水服务、土壤保持、碳储量、生境质量数据需求与制备

AI助力：

数据收集与整理

模型参数设置与运行

结果分析与可视化

第五章 AI辅助下时空变化及驱动机制分析

1、土地利用时空变化分析

土地利用结构变化分析

土地利用动态度分析

土地利用转移矩阵分析

土地利用标准差椭圆分析

2、空间自相关 (Global Moran's I) (Spatial Statistics) 分析原理与实践

3、高/低聚类(Getis-Ord General G)分析 的工作原理与实践

4、空间分层异质性分析

地理探测器原理

地理探测器模块安装与介绍

因子检测

交互探测

5、局域回归分析

地理加权回归模型介绍

模型建立的基本准则

参数及评价指标分析

回归系数空间格局分析

AI助力：

分析方法与技术支持

驱动因素提取与因果分析辅助

结果解读与可视化

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