SESociety and Economy2995-49592995-4975Art and Design10.61369/SE.2025070026Article大数据驱动下土地资源审计的智能化技术路径研究https://artdesignp.com/journal/SE/3/7/10.61369/SE.2025070026唐宇2025372025-07-20本研究针对土地资源审计中传统方法效率低、精准度不足的问题，构建融合地理信息系统（GIS）与机器学习算法的审计技术体系。通过设计卷积神经网络（CNN）、随机森林（RandomForest）及时空卷积网络（ST-Net）耦合的智能模型群，实现对卫星遥感影像、规划设计数据的自动化分析，精准识别土地开发中的虚报工程量、重复规划等违规行为。以A省现代标准农田项目为实证场景，验证了“数据准备—智能分析—靶向核查—决策支持”闭环框架的有效性，为提升土地资源审计效能提供了可落地的技术路径，对推动自然资源审计数字化转型具有重要实践价值。大数据技术,土地资源审计,智能模型,卷积神经网络,审计效能

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