区域土地利用变化研究是全球研究的重点，区域和尺度的典型研究为土地利用变化的综合研究提供了丰富的区域信息，也是参与全球环境变化研究的具体途径。本研究根据ASTER遥感影像的特点，对遥感影像进行相应的信息分析和预处理，将漳州市1985年、2004年的土地利用变化数据，在样区上建立了土地利用变化的SOM(自组织特征映射，Self-Organizing Feather Map)神经网络模型，并基于空间统计学方法，用不同的格网对漳州市土地利用景观的格局特征和空间变异结构进行了系统的分析。结果表明：(1)基于SOM网络的土地利用变化模型可以很好地反映样区土地利用变化的规律，大大拓展了土地利用变化的空间分析研究方法。(2)研究区景观多样性和斑块密度的空间格局差异很大，随着尺度的变化而变化，二者均有空间异质特征，并且空间异质性随尺度而变化，小尺度下的空间变异体现了更多的细节特征，尺度越大，空间变异的细节越被掩盖。(3)地形因素对于研究区景观多样性和斑块密度的空间变化和相关性有显著的影响。地形条件在一定程度上限制了人类活动在西北—东南方向上的影响程度，人类活动影响主要在东北—西南方向。