本文通过GIS和RS相结合的方法对南通市通州区八年间林地变化进行研究,旨在为该地区林业的可持续发展提供参考。运用ENVI和ArcGIS提取出研究区三期土地利用信息。运用土地利用动态度模型、土地利用相对变化率、土地利用综合程度指数及变化模型以及转移率矩阵对土地利用类型数量动态变化进行分析,从而得到林地数量变化情况。通过洛伦茨曲线分析林地面积在全区的空间分布变化。运用马尔可夫预测模型对2014年土地利用格局进行预测,并与分类结果作对比。对影响林地变化的驱动因子进行相关性分析和主成分分析,进而确定林地变化的驱动因子。最后,根据通州区林地资源现状中存在的不足对林业可持续发展提出建议,为通州区林业发展提供参考。主要内容如下:(1)运用ENVI5.1对三期遥感影像进行辐射校正和几何校正,根据研究区矢量边界对遥感影像进行裁剪,采用Gram-Schmidt的融合方法对影像进行融合。对遥感影像的植被指数、水体指数进行计算,通过主成分分析提取包含信息量最大的第一主成分,并对其进行纹理信息的提取,之后将融合后影像所有波段和植被指数、水体指数、纹理信息进行组合,生成新遥感影像。在此基础上运用支持向量机分类方法进行分类,运用Majority/Minority分析结合人工目视解译对分类影像进行处理,得到kappa系数分别为0.87、0.88和0.77的分类结果。结合ArcGIS10.2对分类结果进行统计分析,提取出研究区三期土地利用信息。(2)根据土地利用信息整体定量分析,2006年到2014年,通州区林地面积和建设用地面积持续增加,水域、耕地和未利用地面积呈不断减少的趋势,各地类变化幅度为:耕地﹥建设用地﹥林地﹥水域﹥未利用地,其中林地面积增加10166.93 hm2。运用土地利用动态度模型分析,林地的变化在整个研究期内最为剧烈,其在2010年到2014年间增长速率约为2006年到2010年的两倍。2006年到2010年综合土地利用动态度为1.23%,2010年到2014年综合土地利用动态度为1.90%,2010年到2014年土地利用变化相对剧烈。通过转移率矩阵得出:林地2010年到2014年间转出率较2006年到2010年的转出率略有减少,转入率在2010年到2014年间有很大提升。林地转出和转入的主要土地类型为耕地。运用洛伦茨曲线分析林地面积空间分布变化发现:研究区2006年到2014年林地面积的分布逐步趋于均匀,2006年到2010年间林地面积空间分布变化幅度大于2010年到2014年。(3)分乡镇定量分析,各乡镇之间变化差异较为明显,2006年到2010年间,三余林地增加量最大,增加864.71 hm2。2010年到2014年间,金沙林地增加量最多,增加量为930.45 hm2。整个研究期来看,位于区中心的金沙林地面积增加量最大,增加1383.34 hm2。通过分析相对变化率得到,2006年到2010年间,东社、西亭、三余的林地相对变化率较大,2010年到2014年间,则以东社、二甲、五接的林地相对变化率较大,且相对变化率均大于1,这些乡镇林地面积变化幅度均大于全区林地面积变化幅度。分析土地利用程度指数可知,大多数乡镇的土地利用程度指数呈增长趋势,这是由于大量土地利用程度分级指数较低的地类转移为土地利用程度分级指数较高的建设用地。刘桥的土地利用程度指数略有减少,减少0.01。其中,滨海的土地利用程度指数最大,五接最小。大多数林地面积增长较快的乡镇,其土地利用程度指数变化率较低。(4)运用马尔可夫预测模型以2006年到2010年土地利用转移率矩阵为模板预测2014年土地利用格局,预测结果与2014年分类结果作对比,结果显示水域和未利用地预测结果较为准确,与实际结果占总面积的百分比仅相差-0.06%和0.02%,耕地面积预测结果偏大,林地和建设用地预测结果偏小,这与通州区2010年到2014年建设速度加快、林业政策的实施以及其他不确定因素有关。(5)对林地变化的驱动力进行相关性分析和主成分分析,结果表明,人口和社会经济建设两方面与林地变化显著相关,主要驱动因子包括城镇居民平均收入和支出、农村居民平均收入和支出、地区生产总值、第一生产总值、第二生产总值、第三生产总值、进出口总额、社会消费品零售额、工业总产值、固定资产投资、财政收入、农村投入、建筑业和人口。