Land 文献清单：“土地与机器学习”方向

本文献清单聚焦于机器学习技术在土地系统科学与环境研究中的前沿应用，旨在为资源环境监测与土地可持续管理提供智能化方法参考。背景方面，随着全球环境变化与城市化进程加速，传统分析方法难以应对复杂的地理空间数据挑战。研究目的方面，综述了多项案例研究，涵盖土壤有机碳储量估算（意大利高山山谷）、水源涵养评估（中国三江源区）、山区城市生态环境效应（重庆）、城市适宜性分析、土壤水分估算（高分辨率遥感数据）、沟壑侵蚀敏感性预测（巴西流域）、生态系统CO2通量预测、居住隔离分析（拉斯维加斯）、农业梯田检测（法国罗亚谷）、灌溉橄榄园制图、城市活力分析、火灾后灌木覆盖度监测、青藏高原旅游适宜区识别以及生态系统服务价值影响因素分析（淮河生态经济带）等。结论表明，机器学习模型（如随机森林、神经网络）结合多源数据（遥感、LiDAR、轨迹数据）能显著提升模型预测精度与空间制图能力，而SHAP等可解释性方法增强了模型透明度。这些研究为不同地理场景下的土地管理、生态保护及可持续发展提供了创新性的智能化解决方案。