基于RS、GIS技术,结合盐城湿地自然保护区核心区的特点,根据各种景观类型遥感图像的色调、形状、纹理,建立各景观类型的解译标志,确立了盐城自然保护区核心区内的景观分类系统,对研究区内的景观进行分类.论文通过景观生态学的定量分析和CA_Markov模型模拟方法,借助IDRISI Andes软件,以1992、2000、2008年三景LandsatTM影像为数据基础,对盐城湿地自然保护区内核心区未来景观格局的变化进行动态模拟与预测。CA-Markov模型综合了CA模型模拟复杂系统空间变化的能力和Markov模型定量化预测的优势,既提高了景观类型转化的预测精度,又能有效地模拟景观格局的空间变化,为景观预测提供了便利.首先,采用X2检验的方法对CA-Markov模型的适用性进行检验,结果显示各景观分类图间的X2值远大于X20.05(36),Kappa指数也大于0.75,符合Markov模型平稳性的要求,说明盐城湿地自然保护区核心区的最观变化符合应用CA Markov模型的条件；其次是模型的建立和模拟精度检验,通过Markov模型求出转移概率矩阵,确定CA模型的转换规则.对盐城湿地自然保护区核心区2008年的景观类型转化方向进行了动态模拟,将模拟结果与已有的2008年的实际的景观类型对比,得出预测精度达到0.7572,预测结果可以在一定程度上反映研究区内的景观格局动态变化情况；第三,利用CA-Markov模型以2000-2008年的转移概率矩阵为基础,以2008年实际的景观类型作为模拟的起始状态,CA的迭代次数分别定为8和16,预测2016年和2024年盐城湿地自然保护区核心区的景观格局.然后对预测模拟的盐城自然保护区内未来12年景观格局动态变化进行分析,发现核心区内的滩地的面积趋于稳定,碱蓬、米草的面积出现减少的趋势,芦苇及其养殖地(人工水禽湖和水产养殖塘)的面积则不断地增加：各景观类的斑块破碎化程度均有增加的趋势,核心区内的景观破碎化将是一个不容忽视的问题.通过对盐城湿地自然保护区核心区景观格局动态变化的预测模拟,反映出了研究区内景格局的变化趋势,不仅为保护区核心区的保护提供了决策支持,也为盐城湿地自然保护区的湿地保护和动态监测以及可持续发展提供部分理论依据.