土地利用变化是影响全球生物多样性和气候的重要因素,分析和预测土地利用变化及其与驱动因子的关系,有助于制定有效的土地利用政策,支持地区社会经济可持续发展和全球环境保护。目前学者已就土地利用结构与数量变化、空间分布、驱动机制、模拟预测开展了大量研究。近年来快速城市化区域的土地利用变化受到学界越来越多的关注,但揭示较高空间分辨率下快速城市化区域的土地利用变化趋势和城市内部土地利用变化特征的研究还十分有限。本研究以典型的快速城市化区域——武汉市主城区为研究区域,通过遥感解译得到2010年与2020年的土地利用分类空间数据并分析武汉市主城区土地利用变化情况;基于2010年土地利用空间数据构建Markov-ANN-CA模型,结合自然和社会经济因素等驱动因子模拟2020年的土地利用格局,利用面积一致性和kappa系数将2020年模拟结果与2020年的实际结果进行检验,最后以2020年的土地利用数据为基础,利用构建的耦合模型模拟武汉市主城区2030年的土地利用状况。研究主要得到以下结果:（1）使用2010年的Rapid Eye遥感影像与2020年的Super Doves遥感影像,结合监督分类与目视解译的方法得到5米分辨率的包括人造地表、水域、耕地、林地、草地和城市绿地6种地类的土地利用分类空间数据。通过混淆矩阵评价分类精度的结果显示2010年的总体精度为0.91,kappa系数为0.88,2020年的总体精度为0.93,kappa系数为0.91,由此可知两期遥感影像的分类精度均较好,能够满足本研究土地利用变化分析和模拟的需要。（2）基于遥感影像解译得到的土地利用分类数据,分析了2010年到2020年武汉市主城区土地利用数量结构、土地利用动态度、土地利用变化程度、土地利用变化方向与格局、土地利用变化强度。结果表明人造地表、林地与城市绿地的面积呈现增加的趋势,水域和耕地的面积呈现出减少的趋势,草地的面积变化较为缓慢;人造地表、城市绿地、林地、草地的土地利用程度变化量均为正值,说明这4种地类处于发展期,而水域与耕地的土地利用程度变化量均为负值,表明这2种地类处于衰退期;研究区西南和东北方向土地利用变化较为剧烈,主要为水域与耕地大量转变为人造地表、林地、草地与城市绿地;从地类层次上看,草地、林地、城市绿地、耕地处于活跃状态,水域与人造地表处于相对稳定的状态,从转移层次分析,草地-人造地表、耕地-人造地表等为稳定的倾向性转换,水域-人造地表、城市绿地-水域等为稳定的避免性转换。（3）基于Markov-ANN-CA耦合模型以2010年土地利用现状数据为基础模拟了武汉市主城区2020年的土地利用变化情况,同2020年实际土地利用数据比较表明模拟的正确率为90.7%,kappa系数为0.87,模拟精度较高。在此基础上模拟了武汉市主城区2030年的土地利用状况,结果显示人造地表与城市绿地的面积将持续增加,水域、耕地、林地、草地的面积将减少,其中人造地表和城市绿地的面积从2020到2030均将增加7%左右,水域面积将减少12.6%,草地面积将减少13.6%,耕地面积将减少最多,为34.9%,林地面积将减少最少,仅为1.3%。