土地作为宝贵的自然资源,是一切物质资源的源泉和依托,也是人类进行物质资料生产的基石。然而,经济高速地增长,城市大范围地扩张,人口爆炸式地增加,都给土地资源尤其是生态用地带来了巨大的压力,同时,新一轮的国土空间规划正紧密筹划中,详尽了解土地利用/覆被的结构和空间分布迫在眉睫。因此,作为土地利用规划中的重要一环,对土地资源进行优化配置进行研究具有十分重要的价值和意义。目前的研究热点是进行结构和空间布局的同步优化,但耦合模型中数量优化模型的求解方法上过于简单化,且很少有研究关注引起土地利用/覆被变化的驱动因素。随着信息时代高性能工作站计算效率的大大提升,使得多学科交叉,多模型的耦合,智能优化算法的改进成为可能,土地利用/覆被优化的研究达到了更深、更广的阶段。本文分析了合肥市2015年到2019年土地利用/覆被的时空变化特征,进行了土地利用/覆被的驱动因子分析,基于智能优化算法和数据挖掘算法,耦合了多目标规划模型与土地利用模拟模型PLUS模型,从结构和空间布局两个方面对合肥市2023年不同情景下的土地利用/覆被进行同步优化。本文具体的研究内容和成果如下:（1）合肥市土地利用/覆被时空变化特征及驱动因子分析。基于土地利用结构变化、土地利用动态度和地类转移矩阵,归纳出合肥市土地利用/覆被的时空变化特征以及目前土地利用模式存在的问题。利用二元Logistic回归模型,分析了驱动因子与土地利用/覆被分布的关系。（2）土地利用/覆被结构的优化。研究了基于多目标规划模型建立土地利用/覆被结构优化模型,基于改进的遗传算法的多目标智能优化算法,辅以Markov chain和单目标优化模型,得到2023年合肥市不同情景下土地利用/覆被优化结果。实验结果表明,基于多目标遗传智能优化算法能够解决多目标之间的冲突,高效地找到最优的Pareto解集。（3）土地利用/覆被空间布局的优化。研究基于随机森林分类算法的土地扩张驱动因子分析,挖掘出影响各个土地利用/覆被类型变化的潜在驱动因子;基于改进的CA模型,结合随机种子生成和阈值递减机制,时空动态地模拟合肥市2019年土地利用/覆被空间格局,模拟结果的Kappa系数为0.89,总体精度为0.92,Fom指数为16.75%。基于耦合的多目标规划模型和PLUS模型,模拟出不同情景下合肥市2023年土地利用/覆被空间分布优化格局。实验结果表明,PLUS模型在模拟精细尺度上的土地利用/覆被变化时具有可行性,并且耦合模型的应用能为决策者如何选择不同发展目标的未来土地利用模式提供实质性指导。