基于香农信息熵的印度土地利用格局演化与驱动因子研究

摘要

引入香农（Shannon）信息熵，从统计、结构、拓扑与专题4个方面，构建土地利用香农信息熵测度指标体系，挖掘印度土地利用格局与时空演化特征，并分析其驱动因子.结果表明：1）印度土地利用类性多样性先降后升，结构与拓扑复杂性一致水平较低；专题复杂性不断下降，近20 a来印度保持着以耕地为主的农业大国特色，土地利用变化程度不高.2）各用地斑块信息熵值空间自相关特征显著，表明城市扩张速度的非均衡性和农业发展的环境依赖性.3）坡度、海拔、人口密度驱动了印度土地利用变化.本研究丰富了空间复杂性研究，有望为发展中国家的土地规划与管理提供借鉴.

关键词

土地利用 / 信息熵 / 三向聚类 / 驱动因子

基金资助

国家自然科学基金面上项目（42171420）; 中央高校基本科研业务费资助项目（2021ECNU-YYJ015）