基于时空关联的土地利用变化建模研究的中期报告产生土地利用变化的原因往往是多方面的，包括自然、经济和政策因素等。因此，建立有效的土地利用变化模型需要考虑多个因素的影响，特别是时空关联的影响。本研究旨在探索基于时空关联的土地利用变化模型，并提高其预测精度和可解释性。在本报告中，我们首先进行了研究背景和目标的介绍，然后详细说明了研究方法和数据的收集与处理方法。我们将采用决策树算法和支持向量机算法来建立土地利用变化模型。这两种算法都可以考虑时空关联因素，具有较强的预测能力和可解释性。我们还将通过引入DEM、NDVI和土地利用类型等数据来进一步提高模型的预测精度和可解释性。我们已收集了2010年和2020年的遥感影像数据和相关地理信息数据，以及土地利用图斑数据。通过使用这些数据，我们将进行建模和预测，最终形成一个可行的土地利用变化模型。未来的工作，我们将使用交叉验证和其他评估方法来优化模型，并利用遥感影像数据进行土地利用变化监测和预测。我们还将进一步研究推动土地利用变化的影响因素，并探索如何整合社会经济和政策因素等方面的数据来提高模型的预测水平和解释能力。