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基于遥感时序数据的中国主要土地覆盖时空变化分析的中期报告 本报告旨在介绍基于遥感时序数据的中国主要土地覆盖时空变化分析的中期进展。为深入理解中国土地覆盖的时空变化趋势及其驱动因素，本研究通过使用20年（2000-2019年）MODIS和Landsat时间序列数据，采用空间统计和机器学习方法，探索了中国主要土地覆盖类型的时空变化特征及其变化因素，并制定了以下研究方案： 1. 数据收集和预处理 本研究使用的数据包括2000年至2019年的MODIS和Landsat时间序列数据，各种土地利用类型数据以及dem、气象和土地变化等数据。对数据进行预处理，包括云去除、归一化、尺度匹配和时间同步等。 2. 土地覆盖类型矢量生成 采用机器学习技术，基于时间序列数据，生成土地利用类型矢量数据。在分类算法上，研究组采用了随机森林算法，同时将人工分类信息加入到算法中，使分类结果更加准确。 3. 土地覆盖变化特征和趋势分析 根据矢量数据，对中国主要土地利用类型进行时空变化趋势分析。同时，通过空间统计分析，探讨其变化的空间分布特征，并进行多尺度分析以及变化速率的计算。 4. 驱动因素分析 通过对气象、土地变化、社会经济和政策等因素进行统计分析，研究中国主要土地利用类型变化的主要驱动因素。其中，采用决策树算法，分析不同因素对土地利用变化的影响程度。 目前，我们已经完成了数据的预处理，并生成土地利用类型矢量数据。接下来，我们将深入分析土地覆盖类型的时空变化特征和趋势，并探讨其变化驱动因素，为中国土地利用规划和管理提供科学依据。