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以哈尔滨市空间为研究对象，通过构建基于多特征的面向对象的分类方法，对区域2000、2010、2015 三期Landsat 遥感数据进行解译，将土地利用类型结合分辨率特性划分为居民地、水体湿地、林草用地、农田和未利用地五个类别。建模时，利用构建的坡度、坡向、交通、服务设施、河流水域和人口等多个因子，通过Markov 模型计算旋转面积矩阵和转化概率矩阵，采用ACO( 蚁群优化算法) 结合类型转化概率矩阵构建CA( 元胞自动机) 模型土地利用类型转化规则。然后利用土地规划纲要，采用Matlab 平台对CA － MAS( 多智能体) 模型进行集成，进而对CA 模型进行修正，得到模拟结果，实现模型耦合。最后以2015 年基准数据，对2020 年城市空间格局进行模拟分析。耦合模型总体精度90. 88%，Kappa 系数0. 887，一致性良好，各个地类也达到较好模拟精度。模型总体精度、各个用户类别精度、模型的一致性和模型具体参量在模拟上均表现突出，表明CA － MAS 耦合模型在城市空间格局演化模拟中效果良好，具有一定的应用潜力。