基于注意力CNN-LSTM模型的伊犁矿区生态指标时空动态解析及其环境效应研究

针对矿区生态系统受扰导致的土壤侵蚀和景观退化问题，研究人员采用注意力卷积神经网络(CNN)和长短期记忆模型(LSTM)，以植被覆盖度(FVC)、遥感生态指数(RSEI)和土地覆盖(LC)为指标，揭示了伊犁矿区生态指标的时空变异规律。模型预测2024年FVC和RSEI将达0.580/0.563，其0.734-0.978的精度显著优于传统方法，为大规模遥感数据分析提供了创新深度学习框架。

　　

采矿活动对生态系统的破坏引发土壤侵蚀与景观退化。本研究选取植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover, FVC)、遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)和土地覆盖(Land Cover, LC)作为核心指标，通过注意力机制卷积神经网络(CNN)结合长短期记忆(LSTM)模型，动态捕捉中国伊犁地区生态指标的时空演变规律。研究发现：(1)注意力CNN-LSTM模型性能卓越，对FVC、RSEI和LC的预测精度分别达0.734、0.721和0.978；(2)模型预测2024年该区域FVC与RSEI值将维持在0.580和0.563水平；(3)通过注意力机制对关键时空特征的动态加权，该模型显著提升了不平衡数据集下的预测鲁棒性。这项研究为利用先进深度学习框架解析大尺度环境遥感数据提供了范式突破。文末声明本研究无利益冲突。