本发明公开了一种顾及空间分区的土地利用适宜性概率生成方法，顾及土地利用变化驱动机制的空间差异性，定量描述土地利用变化建模中各驱动因素的贡献度，有助于了解各驱动因素对于土地利用变化的影响；还围绕空间分区、驱动因素数据集的构建、各驱动因素贡献度的计算以及适宜性概率的训练，解决了土地利用变化模拟中由于时空异质性考虑不充分导致模拟精度降低的问题；基于卷积神经网络，构建了自然地理和社会经济驱动因素与土地利用变化的复杂非线性关联，进而获得各土地利用的适宜性概率，有助于加深对研究区域土地利用变化时空异质性的理解，提高对邻域空间内多土地利用驱动因素的感知能力，也为长时序的土地利用变化时空模拟和预测做准备。