土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等领域众多模型的重要输入参数之一。基于遥感影像解译，可获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖数据，用于评估区域的生态环境变化、评价重大生态工程建设成效等。借助CLUE模型，实现对未来土地利用/土地覆盖的时空预测，并进一步评估与权衡其带来的生态效益变化，可为科学研究和政策制定提供重要的决策依据。

本次内容系统介绍ArcGIS高级应用与CLUE模型操作，帮助学者掌握土地利用数据获取、处理、预测及生态效益评估的完整技术路径，为科研与政策制定提供强有力的支持。

专题一 ArcGIS实践与高级应用

1、ArcGIS数据形式与数据格式、数据格式之间的相互转换

2、新地图要素的创建、数据加载、数据层操作与保存等

3、数据属性表的编辑与查询

4、投影/坐标系统原理

5、投影系统处理策略

6、投影系统的查看及转换方法

7、各种格式空间数据的剪裁、拼接及提取

8、矢量数据、删格数据的符号化

9、专题图制作

10、专题图版面设计、制图数据操作、地图标注、图幅整饰等

练习：

1、图层运算与叠加分析方法

2、缓冲区分析技术

3、插值技术

4、基于DEM地理信息提取

5、图层运算与叠加

6、分区技术

专题二 基于CLUE模型的土地利用情景模拟

1、模型原理与案例分析

2、CLUE模型输入数据收集

3、CLUE模型输入数据预处理技术

4、土地利用回归模型构建与筛选

5、土地利用回归模型精度检验

6、基于Markov模型的未来土地利用变化预测

7、未来土地利用变化精度检验

8、CLUE模型界面主要参数设置

9、CLUE模型运行设置

10、CLUE模型运行结果解读及处理

11、CLUE模型运行结果校正

12、CLUE模型运行结果精度验证

推荐：AI驱动全流程基于PLUS-InVEST模型的生态系统服务多情景

生态系统服务作为维系人类福祉的核心支撑，其供给能力与土地利用格局紧密相关。高频次的人类活动导致土地利用快速变化，进而影响生态系统结构功能，加剧服务供给的不确定性。情景分析作为评估生态服务权衡关系的成熟方法，需依托高精度模型模拟土地利用变化的非线性过程。本次内容聚焦的PLUS模型，内嵌Markov链与多类型随机斑块种子CA模型，结合AI数据处理与参数优化技术，可精准模拟不同政策情景下土地利用演变的斑块级细节，量化其对产水、碳储量、生境质量等生态服务的潜在影响。

面对未来土地情景演替加剧的挑战，融合AI的多情景模拟技术成为刚需：通过InVEST模型量化生态服务时空异质性，借助ArcGIS实现空间数据处理与分析，结合AI辅助情景设计与结果归因，形成“数据预处理 — 模型模拟 — 决策支持”的全链条解决方案。以典型区域为案例，系统介绍从历史数据驱动的土地利用预测，到生态服务空间异质性归因的核心技术，助力掌握AI赋能下的人地系统模拟方法，为区域生态安全维系与可持续土地规划提供技术支撑。

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