基于深度学习的旅游景区空间格局模拟与预测 ——以中国"一带一路"沿线18个省份为例

摘要：

应用核密度、基尼系数、地理探测器及深度学习技术,分析了中国"一带一路"沿线高等级旅游景区空间分布特征、影响机制,模拟预测出适宜高等级景区发展的新区域.结果表明:(1)中国"一带一路"沿线高级别景区呈集聚分布,集中程度高,均衡性差异悬殊,景区密度东南高、西北低.(2)通过地理探测器识别与高等级旅游景区空间分异密切相关的因子,得出城市分布、交通状况、植被覆盖情况及地形起伏对高级别景区空间分异有较强的影响力.(3)采用深度学习技术对景区空间格局进行模拟和预测,发现西南地区极适宜发展高级别景区,且无论是从自然环境角度还是从社会发展角度,均具有地域的成熟性与发达性;沿海地区和东北三省次之;西北地区较不适宜.

关键词：深度学习、地理探测器、高等级旅游景区、中国"一带一路"沿线省份

所属期刊栏目：40

分类号：K909(地理学)

资助基金：陕西省社会科学基金;陕西省自然科学基础研究计划;安徽省高等学校人文社会科学研究重点项目

在线出版日期：2021-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：75-79