简介：摘要：最近几年，伴随着我国都市化步伐的快速推进，各城镇的发展用地年复一年地增多，持续向农村地区扩散，占用了大量农村土地。因此，密切关注农村土地的使用状况，对于农村发展规划、城市化进程的调控和生态环境的评估等方面极其重要。人工神经网络因其非线性的映射功能、概括能力以及出色的错误容忍能力，在克制干扰、自我适应性分辨等领域展现出明显的优越性。基于此，文章就人工神经网络在农村土地利用分类中的应用展开了相关研究。

简介：摘要：农村土地利用的合理化是实现可持续发展的关键。本研究旨在利用人工智能技术对农村土地利用进行分类及优化。首先，基于遥感影像数据，采用卷积神经网络等深度学习模型对农村土地利用类型进行识别和分类，探索了农村土地利用的空间分布特征。其次，结合环境、社会经济等多源异构数据，构建了农村土地利用分类模型，揭示了影响农村土地利用的关键因素。进而，提出了基于人工智能的农村土地利用优化策略，旨在提高土地资源利用效率和可持续性。该研究不仅为制定农村土地规划和政策提供了科学依据，也为人工智能在农业领域的应用拓展了新的方向。

简介：1范围本标准规定了土地利用的类型、含义。本标准适用于土地调查、规划、评价、统计、登记及信息化管理等工作。在使用本标准时，也可根据需要，在本分类基础上续分土地利用类型。

简介：摘要：目前， 国土资源是国家最为宝贵的基本资源，科学有效的国土空间规划，有利于促进国土资源管理的高效化。如何有针对性地开展国土空间规划，已经成为国土资源管理的焦点问题。

简介：摘要：9月3日电中华人民共和国质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会日前联合发布《土地利用现状分类》，标志着我国土地利用现状分类第一次拥有了全国统一的国家标准。《土地利用现状分类》国家标准采用一级、二级两个层次的分类体系，共分12个一级类、56个二级类。其中一级类包括∶耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他土地。

简介：摘要： 一直以来我国的土地规划长期处于各自为政的状态，且规划内容存在着矛盾，这种情况严重制约了我国社会经济的发展。为了能更好地推进集约利用土地，保证经济持续快速健康的发展，对国土空间规划的土地利用分类方案进行研究是非常必要的。

简介：摘要：在社会经济持续快速发展的进程中，为科学全面地做好国土空间规划工作，同时也为了更好地优化以及提升土地资源的利用实效，应该充分结合自身的发展需求，行之有效地进行高效化的土地利用分类工作。在土地利用分类的过程中，有必要科学全面地构建完善化的方案，确保国土空间规划工作真正取得实效，进一步提升土地资源的整体利用成效。

简介：摘要：土地一直以来就是我们赖以生存的根本，它是我们发展的基础，同时也是我们从事经济活动的最为根本的生产要素。而针对国土空间规划，管理水平的高低可以说也决定着其体系建设的成功与否，提升规划管理水平，可以推进国土空间规划体系的进一步发展和进步。为最大程度提升土地利用实效，有必要结合国土空间规划的要求以及目标，行之有效地建构科学且清晰化的土地利用分类方案。

简介：摘要：国土空间合理规划和统一规划需要建立专门的用地分类标准，这是对土地资源科学整合利用的关键，可充分发挥不同类型土地资源的功能作用，有利于社会整体的可持续发展。本文对现行土地利用分类标准进行了分析，并从国土空间统筹规划的角度出发，阐述了建立专门的用地分类体系、制定合理的土地利用分类方案能够为国土空间规划编制提供可靠依据，从而可以满足不同领域的发展用地需要，推进土地的集约利用。

简介：摘要：国土资源是现代高质量经济社会发展的重要载体，是确保各种社会行为有序实施的关键要素，需从国土空间规划的客观现实出发，做好土地利用分类。基于此，本文详细论述了国土空间规划的土地利用分类方案。

简介：摘要：本文首先阐述了国土空间规划概述，接着分析了国土空间规划中土地利用分类方案，希望能够为相关人员提供有益的参考和借鉴。

简介：选取覆盖桂林城区的美国Landsat5卫星TM图像,利用支持向量机SVM提取土地利用信息,同时与最大似然法、决策树和人工神经网络的分类结果比较,研究提高喀斯特城市遥感分类精度的方法,并分析1989~2006年桂林城区土地利用的变化。结果表明,SVM可提高喀斯特城市土地利用信息遥感分类的精度,可有效地动态监测喀斯特城市土地利用的变化。SVM的地物分类精度和Kappa系数最高,总体分类精度为91.7%,超过90%,Kappa系数为0.827,明显高于人工神经网络、决策树和最大似然法的分类结果。1989~2

简介：摘要：土地是人类赖以生存和发展的物质基础，是社会生产的劳动资料，是农业生产的基本生产资料，是一切生产和一切存在的源泉。科学地进行土地利用分类，不仅有助于提高土地利用调查研究与制图的质量，而且有利于因地制宜、合理地组织土地利用和布局生产。随着深度学习的不断成熟，深度学习已成功的运用于遥感影像自动分类。本文将介绍两种深度学习网络，分别是卷积神经网络和胶囊神经网络，并通过分析其工作原理，进行优点缺点的相互比较。

简介：摘要：近年来，随着城镇建设对土地资源的占用越来越严重，使原本就紧张的土地资源变得更加紧张。土地合理利用成为实现城镇化健康发展的关键因素，其中，农村土地流转将在很大程度上影响着土地利用的效率进而影响城镇化的水平和质量。土地利用逐渐呈现出规模不断扩大、流转形式多样、多种组织参与的特点，可预见的未来，土地集约化利用将是主流趋势，也将是推动乡村振兴战略实施的一个重要抓手。本文在此从土地流转的实施意义及问题出发，对如何有效做好土地流转提出了几个重要措施。

简介：摘要：本文主要探究土地利用分类到国土空间规划的政策理念变革，分析当前国土空间规划的理念、方法、任务等内容，深入了解未来国土空间规划工作的编排和发展方向。针对当前国内土地利用和空间规划的形式，政府还需要长期持续的秉持高质量、可持续的发展理念，将经济发展与自然环境作为国家战略发展的重要内容，以此来不断推动国家经济、人文、法治等机制的创新改革，创造出独一无二的具有中国特色的空间规划方案。

简介：摘要：在我国，土地的不合理利用引起的环境退化、人地矛盾等已成为影响广大区域经济发展的重要问题之一。土地利用覆被变化研究已成为全球变化研究的重要方面和热点之一，为缓解土地资源紧张、科学使用土地资源，促进社会经济可持续发展，查清并掌握我国土地资源数量与质量变化，具有十分重要的意义和现实价值。本文基于“3S”技术的土地利用分类调查进行研究。

简介：摘要：城市土地利用分类是城市规划和管理的重要内容，对于合理利用土地资源、提高城市发展效率具有重要意义。本论文基于遥感和多源地理数据，研究了城市土地利用分类的方法。通过特征提取、支持向量机算法、随机森林算法和多尺度分割方法，实现了对城市居住用地、城市商业用地、城市工业用地、城市公共设施用地、城市交通用地和其他城市用地的分类。通过土地利用分类精度评价，验证了所提方法的有效性和可行性。研究结果表明，基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类方法能够准确地对城市土地进行分类，为城市规划和管理提供了重要参考。

简介：摘要：本文旨在探讨基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类方法。通过综合运用遥感技术和地理信息数据，实现对城市土地利用类型的精准分类与监测。本文将阐述该方法的研究意义、技术原理，以及未来发展前景。

简介：摘要：为了加快土地利用率的合理化配置，针对不同地面环境状态，技术人员在原有的操作规范基础上，提出了以面向对象技术所实现的土地利用分类操作模式，以此更好地帮助管理人员做好土地的利用类型划分处理，更加高效地提升土地的使用率，为后期的土地综合化开发处理提供基础的数据依据。而现阶段我们所提出的面向对象技术，本身就是在遥感图像融合分析的基础上所实现的，不仅有着较强的数据分析能力，也能针对不同的对象资料实现科学的管控模式构建，达到合理化的土地利用目的。

简介：摘要：随着城市化进程的加快，城市土地利用的合理规划和管理变得尤为重要。遥感技术和多源地理数据的结合为城市土地利用分类提供了高效、准确的方法。通过高分辨率遥感影像，可以捕捉到城市土地利用的详细信息，而多源地理数据，如地形、交通、人口等，则能提供更全面的背景信息，这种综合分析不仅有助于城市规划者理解土地利用现状，还能预测未来发展趋势，从而实现可持续城市发展。