一种基于时空动态变化的土地数据更新与分析方法

本发明涉及土地数据处理技术领域，具体为一种基于时空动态变化的土地数据更新与分析方法，包括以下步骤：S1、数据收集与整理；S2、基于GIS模型的时空动态演变分析；S3、基于Python脚本工具的数据分析；S4、土地数据更新；本发明精确呈现2009‑2024年土地利用在时间序列上的动态演变，同时细致展现空间分布变化，通过GIS模型与Python脚本工具结合，准确揭示耕地、园地、林地、建设用地等各类地物的时空变化规律，为科学规划提供可靠依据，针对耕地撂荒监测精度不足本发明提出基于深度学习的LSTM‑CNN融合模型，通过迁移学习优化参数，使撂荒地识别准确率达94.7％。