土地覆盖能够反映人类社会经济活动，决定地表水循环和物质平衡。土地覆盖变化影响生物化学循环，能够引起自然环境变化，与人类的生活息息相关，因此对土地覆盖的动态监测研究是全球变化研究及现代地学领域的一个研究热点。遥感技术作为土地覆盖研究的手段之一，能够进行大面积同步观测，获取的数据具有时效性、客观性、综合性与可比性等特点，成为全球或区域尺度的土地覆盖变化动态监测最可靠、最理想、最有效的手段之一。利用遥感影像研究大区域的土地覆盖，存在影像数据量大、土地覆盖类型复杂及光谱特征差异大等问题，采用单一的分类方法往往不能满足分类要求。本文围绕着利用遥感影像客观准确地监测某区域土地覆盖的空间分布与动态变化这一核心目的，展开以下研究：1.研究区域与数据分析对研究区的自然情况进行分析，确定该区域土地覆盖类型的分类体系。选取研究区两期Landsat TM多光谱遥感影像，结合分类体系以及不同地物具有的不同的光谱特征，分析影像数据的波段组合、解译标志以及光谱特征和纹理特征。2.土地覆盖信息提取针对大区域遥感影像样本的选择，本文提出了样本重用的方法，通过在相邻影像重叠区能明确地物类型的位置建立样本，并将其导入到相邻的多幅影像样本文件来实现重用，在此基础上，确立了样本重用技术的流程；在土地覆盖信息提取的过程中，采用分层提取的办法，利用单类要素分层提取掩膜分类的策略逐一对水体、人造覆盖、耕地、植被进行提取，采用监督分类的方法实现。3.地表类型的变化分析与预测基于分类结果，结合研究区的区域特点，对研究区域的土地覆盖面积变化和土地覆盖类型转移进行分析，并采用马尔可夫模型对土地覆盖的变化趋势进行预测。本研究的主要成果是：本文采用的分类方法能够反映研究区域土地覆盖的类型，两期影像分类结果的对比能够反映土地覆盖类型的变化；提出的样本重用方法降低了样本选取的难度，减少了样本采集的工作量，并在一定程度上促进相邻影像接边的一致性；采用单类要素分层提取掩膜分类策略对土地覆盖类型逐步分解、逐层简化，能够避免在分类过程中不相关地物对单类地物的影响，有效提高土地覆盖分类后的精度；研究区土地覆盖动态变化的分析及预测对该区域土地的合理利用具有一定的参考价值。