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土地利用/覆被变化（LUCC）是影响全球环境变化的重要原因，也是全球变化相关研究的重点之一。对土地利用/覆被的空间分布及发展变化趋势进行分析，有利于促进人们对区域土地资源的合理利用，而应用简化模型预测未来土地利用情景，对于解释土地利用类型变化的过程和机制，具有举足轻重的意义。济南南部山区位于泰山背斜的北翼，该地区可涵养水源，补给济南泉群的地下水，维护着城市大气环境的新陈代谢，保证济南市生态环境安全。随着城市化进程的不断推进，南部山区生态环境遭受严重破坏，水土流失严重、环境污染、生物多样性减少、裸岩成片分布及泉水衰竭，但至今尚未采取有效的生态保护手段。因此，为了保护和改善南部山区的生态环境，实现区域生态系统的可持续发展，本文（由山东省自然科学基金项目（ZR2012DM009）资助）利用长时间序列、多期遥感数据，对济南市南部山区的土地利用/覆被变化过程及未来情景进行研究和分析。本文主要研究内容如下：（1）济南市南部山区的土地利用/覆被变化监测。本文以济南市南部山区1987年、2000年、2005年、2010年和2012年五期TM/ETM+遥感影像为主要数据源，采用2007年发布的《土地利用现状分类》分类系统，对遥感影像进行分类处理，将南部山区的土地利用类型分为六大类，获得南部山区五期土地利用分类图。（2）南部山区的土地利用/覆被变化分析。采用统计分析和转移矩阵方法，在遥感与GIS技术支持下，分析了南部山区25年间土地利用时空演变。结果表明：1987~2012年耕地、林地和草地一直是济南南部山区所占比例最大的3种土地利用类型。从整体上看，耕地面积、林地面积和其他用地面积减少，草地面积、建设用地面积及水域及水利设施面积增加，各个阶段的土地利用/覆被类型之间转化明显。（3）南部山区土地利用/覆被变化情景模拟预测。耦合GIS、人工神经网络和元胞自动机，分析相关ANN设计的方法，然后多次检验模拟构建土地利用变化的ANN模型。分别模拟预测了研究区在自然情景、气候情景和人文情景下2015年及2020年土地利用变化格局，分析了三种情景下土地利用/覆被变化的格局特征及变化趋势。构造ANN-CA模型是本文研究的重点，该模型在模拟复杂土地利用动态变化的过程中具有较高精度，主要包括输入变量的预处理方法的选择、隐藏层神经元数目的确定、如何初始化网络的自由参数和学习样本的选择方法。研究结果在一定程度上能够对济南南部山区土地资源的可持续利用提供科学依据。同时也对济南南部山区土地利用规划和管理具有重要指导意义。