土地覆被是人与自然相互作用最直接的体现,反映出人类活动对自然景观的影响程度,是研究全球环境变化的重要切入点。新中国成立以来,我国社会经济建设逐渐起飞,进入高速发展的时期,城市化进程亦不断加快,特别是沿海发达地区,土地覆被状况发生着剧烈的变化,土地资源日益紧张。然而,土地覆被的变化受到众多因素共同作用的影响,演变过程纷繁复杂,需要有充足的基础数据,结合历史时期及现状土地覆被情况才能更好地理解土地覆被空间格局演变的过程与机制。与此同时,遥感技术的飞速发展为土地覆被的研究提供了丰富的遥感数据信息以及强大的数据分析建模工具,减轻了户外实地调查的工作量,为及时、多时相地监测全球土地覆被变化提供了可能性。为配合基于不同分辨率遥感影像的城市土地覆被研究,给城市土地覆被分类提供统一的参照标准,本文根据城市土地覆被的形态特征,结合地物自然属性,提出了一套城市土地分类系统。同时,为了给时间序列的土地覆被研究提供充分的基础数据,也为了进一步提高遥感影像土地覆被信息的提取速度与精度,本研究针对Landsat TM、ETM+及OLI影像,利用地物光谱及分布特征,构建基于专家知识的决策树分类法,快速准确地提取土地覆被信息;采用2013年国产高分一号影像进行面向对象信息提取,解译出广州市土地覆被现状,并以农田景观为例,利用Landsat影像的分类结果,结合自然地理及人文因子,构建逻辑回归-元胞自动机模型,回溯农田的历史景观空间分布。主要研究结果如下。(1)城市土地覆被分类系统为非重叠的层级体系,第一层级关注地物自然属性,共分为建成区、植被、水体和裸地4类,第二层级分别划分为商住区、工业区、道路;林地、灌从、草地、农田;河流、库塘等9类;第三层级为开放性层级,可根据不同研究目的灵活拓展。(2)应用本研究所构建的专家知识决策树实现了对Landsat系列卫星TM、ETM+与OLI传感器影像实现30 m分辨率的土地覆被自动提取,提取类别为7类,Kappa系数均大于0.75,总体精度达84.6%,用户精度不低于80%。1986年至2014年间,广州市建成区的增加量的主要来源为农田的转化,建成区面积增加了199.91 km2,林地、水体总量变化相对较小,裸地在28年的变化过程中几乎消失。(3)应用面向对象信息提取法解译的高分一号影像广州市土地覆被现状,总体精度达90.1%,用户精度不低于86.3%,结果表明建成区斑块在中心老城区面积较大,成片密集分布,往周边发展起步较晚的行政区斑块较为破碎,密度较低,建成区整体呈偏中心辐射状分布;林地主要成片分布于城市的北部,在其他区域亦多呈聚集的面状分布,斑块面积通常较大,偶见破碎斑块散布,灌丛及草地多伴随林地出现,在建成区中灌丛及草地以破碎斑块状散布于商住区及工业区间隙,农田主要分布在城市南部的番禺及南沙区,斑块多为整齐排列的长方形。水体大部分集中在南沙区,其余土地覆被类型分布较少。(4)回溯模型的构建以元胞自动机原理为基础,应用逻辑回归方法计算地理位置及地形因素对模型加以限制,回溯精度达80%以上,可用于回溯现代至1959年间的广州市农田景观空间分布。回溯结果与1986年土地覆被分类结果对比,所重构的农田45.33%来自1986年的建成区,33.92%来自裸地,由此得出在此30年间,广州市的农田主要受到城镇发展的蚕食,并有一定数量被荒置。全文的工作围绕土地覆被展开,针对性地改良了遥感影像解译及历史景观重构技术,建立了城市土地覆被的同一标准,为城市特有气候环境形成因素,城市生态环境研究等提供了技术及数据基础。