耕地是农业发展的重要基础,也是保护粮食安全的前提。随着全球人口的不断增长,粮食安全一直是全球关注的热点问题。随着我国城镇化的快速发展和地势复杂、气候种类多样等因素,耕地撂荒现象较为普遍,这对耕地面积和粮食产量的持续稳定产生重要影响。目前,遥感技术仍是获得更大尺度区域内撂荒耕地时空分布特征的更有效的方式。国际上开展耕地撂荒遥感识别的工作相对比较成熟,国内研究较少,相对还比较缺乏科学可行的撂荒耕地遥感监测方法,且我国撂荒耕地分布零散、细碎,用遥感技术提取撂荒地仍然存在一定难度。因此有必要研究用遥感技术提取撂荒地的有效方法,分析耕地撂荒的时空变化特征。此外为了科学地分析耕地撂荒的潜在影响,构建基于相应影响因素的耕地撂荒模拟和预测模型也具有重要的现实意义,能为土地保护政策的制定提供科学的依据。本研究以江西省景德镇市为研究对象,借助遥感大数据云计算平台Google Earth Engine（GEE）的高效获取和处理数据的强大优势,获取了景德镇市2001-2020年的土地利用数据,并选取随机森林分类方法进行土地利用解译。在此解译数据基础上,根据耕地撂荒后的演变过程设定耕地撂荒的规则,提出一种基于土地利用轨迹的变化检测方法,提取了研究区2001-2020年的撂荒地,分析了撂荒地的时空演变特征。LUCC模型是解释和研究土地利用动态变化特征的有效方式。构建耦合系统动力学模型和CLUE-S模型的撂荒地变化模拟模型,将系统动力学模拟出的撂荒地面积结果作为数量需求文件输入到CLUE-S模型中,模拟和预测了景德镇市2010-2025年撂荒地的空间分布。主要研究内容和结论如下:（1）基于撂荒地的定义规则,通过追踪其土地利用轨迹提取出撂荒地。景德镇市2003-2020年近20年来平均撂荒率为8.37%,平均撂荒面积为10869.85公顷。总体来看耕地撂荒呈现阶段性的先增加后减小的趋势,在2016年和2017年的撂荒最多,其面积达到15000公顷以上。（2）充分利用系统动力学模拟复杂系统数量变化的优势和CLUE-S模型在空间模拟上的优势,更准确、直观地分析预测撂荒地的时空变化过程。2025年景德镇市在自然发展情景、耕地保护情景和高速发展情景三种情景下,其预测的撂荒地面积分别为19762.3公顷、16568.1公顷和20671.4公顷,撂荒率分别为14.67%、9.74%和16.28%,同比2018年撂荒率的变化分别是增长3.17%、减少1.76%和增长4.78%。即在耕地保护情景下撂荒率减少了1.76%。当人均耕地面积越小,非农业收入占农民收入的比重越高时,越容易发生耕地撂荒。高速发展情景下,即使耕地面积略有增加,但人口增长和经济增加都更为迅速,人均耕地面积快速减少,快速发展提供了更多的就业机会和较高的收入,非农业收入比重增长明显,从而使得耕地撂荒面积增加较多。自然发展情景下,耕地面积略有减少,人均耕地面积减少和非农业收入比重占比增加的趋势都较为缓慢,趋于稳定。耕地保护情景下,随着耕地面积和农村人口的增加,人均耕地面积逐渐增加,非农业收入比重逐渐减少后趋于稳定,耕地撂荒面积也将出现减少的趋势。（3）使用构建的系统动力学和CLUE-S的景德镇市撂荒地变化模拟模型,模拟2010-2025年的撂荒地的时空变化过程,对比2025年模拟结果和撂荒地的空间分布现状来看:三种情景下景德镇市未来撂荒地面积仍会呈现增加的趋势,其耕地撂荒将主要发生在海拔变化较大的区域。而在地势最高的东北部和南部,耕地较少没有观察到明显的撂荒。较其他两种情景,高速发展情景下撂荒地不再局限在地形条件较差的耕地,也将更多在中部和西南部等地势较为平坦的优质耕地。