近年来,随着矿产资源的需求量及其开发速度的逐步增长,矿山占地格局出现快速的发展变化。这为矿山占地的合理规划与布局带来极大的挑战。因此,针对矿山占地演化及未来发展方向的预测研究是实现合理规划矿山开发发展与布局的重要内容。本文以福建省新罗区为研究区域,在对2015年、2017年、2019年遥感数据进行处理的基础上完成矿山占地信息的提取分析,同时对矿山占地区域差异、动态变化特征以及驱动机制进行研究,并通过Autologistic-CA-Markov模型对2021年矿山占地利用格局进行模拟预测。主要取得成果如下:(1)基于2015年、2017年、2019年遥感影像数据,以人机交互解译方法提取出三年矿山占地信息,通过聚类分析、动态变化分析以及Markov转移矩阵得出新罗区的矿山占地区域差异、动态变化特征以及转移变化过程。总体上,从2015年到2019年,各矿山占地类型面积均呈增加趋势,但其增加速率略有差异,其中面积增加速率最大的为恢复治理占地类型,其次分别为采场占地、中转场地占地、矿山建筑占地以及固体废弃物占地。(2)结合实际与相关经验,从自然资源、社会经济、政策管理三方面,初选出影响矿山开发占地变化的驱动因子,借助主成分分析手段对初选因子进行筛选检验,得出3个大类,共计16种主要驱动因子;并通过Autologistic回归分析得出矿山占地变化驱动机制以及最优模拟尺度。(3)在演化预测模型方面,构建Autologistic-CA-Markov模型,通过Autologistic回归模型生成矿山占地适宜性图影响CA转换规则,解决预测空间自相关效应问题,研究表明相比于CA-Markov模型,其预测精度更高。并通过Autologistic-CA-Markov模型对2021年新罗区的矿山占地利用格局进行预测分析,从预测结果上看:当前发展模式下的未来两年中,新罗区各种矿山占地类型面积会有不同程度的增加,但采场占地、中转场地占地、矿山建筑占地以及固体废弃物占地面积在矿山占地总面积中的占比会相对下降。同时,结合预测结果对新罗区未来矿山开发发展提出相应的建议。