【摘 要】
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土地利用时空格局变化与预测对土地资源管理与优化至关重要。本文基于遥感时空序列数据，协同景观指数与深度学习的长短时记忆网络（Long-Short Term Memory，LSTM）模型，对玛纳斯进行长时间序列土地利用时空格局演变特征分析和预测。结果表明：（1）1992—2020年耕地、草地和建设用地增加，林地、水域和未利用地减少。（2）耕地破碎化程度降低，林地和水域的景观指数轻微波动；草地破碎化程度
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFB0504203）； 石河子大学国际合作项目（GJHZ201905）； 兵团社科基金项目（20YB23）；
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土地利用时空格局变化与预测对土地资源管理与优化至关重要。本文基于遥感时空序列数据，协同景观指数与深度学习的长短时记忆网络（Long-Short Term Memory，LSTM）模型，对玛纳斯进行长时间序列土地利用时空格局演变特征分析和预测。结果表明：（1）1992—2020年耕地、草地和建设用地增加，林地、水域和未利用地减少。（2）耕地破碎化程度降低，林地和水域的景观指数轻微波动；草地破碎化程度降低，形状趋于规则化；建设用地处于持续扩张状态，破碎化程度加深，形状趋于复杂；未利用地破碎化程度增加，但形状趋于规则化。（3）比较了LSTM模型、多层感知人工神经网络（Multi-Layer Perception Artifical Neural Network，MLP-ANN）模型、逻辑回归（Logistic Regression，LR）模型和CA-Markov模型的预测精度。LSTM模型的Kappa系数为95.31%，较其他模型准确度高，符合实际土地利用格局分布。LSTM模型表明2025年土地利用类型可能仍以耕地、草地和未利用地为主。
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