土地资源作为一种宝贵的战略资源,是城市经济发展的重要承载基础,但是土地利用结构上的不合理性成为了城镇经济发展的桎梏。如何科学、合理、有效的利用现有的土地资源逐步成为国家发展的重要议题。对土地利用变化的研究可以在城镇发展的过程中展现其土地资源空间分布状态和未来的发展趋势,从而为土地资源的管理和城镇化的可持续发展政策提供科学依据。本文的结构分为绪论、主体、结论三部分。绪论着重介绍了选题背景、研究意义以及国内外关于土地利用现状及变化模拟研究进展,并确定本文的研究框架,根据研究的内容选定相应的研究方法和技术路线。主体部分在介绍了土地利用变化研究的原理的同时,对十堰市城区土地利用变化趋势进行定性研究,得知2009-2015期间十堰市城区土地利用变化趋势是以建设用地和交通用地的扩张为主,其他用地包括耕地、林地、水域等用地的减少,新增的建设用地和交通用地在中心城区范围线之内,沿着城镇周边向市区东北方向的茅箭区和白浪经济开发区大面积延伸;减少的建设用地受集约节约用地政策影响,主要零散分布在城镇外围,规模较小。对土地利用变化具有重要影响的人口、距市中心距离、距建设用地、距交通距离、坡度、高程和距水源距离等影响因子进行定量分析,并根据由远及近得到其区位影响分析图。接着对十堰市城区范围内的2009年、2012年和2015年土地利用现状及2009-2015年间土地利用变化情况做了系统的定量分析,获取了每个时间段土地利用变化转移矩阵,从宏观角度整体掌握十堰市整体的土地资源用地结构及其土地利用变化趋势动向。本文在梳理、借鉴相关学者关于土地利用变化研究成果的基础上分别采用了神经网络模型和决策树模型对土地利用变化进行模拟。首先介绍了神经网络模型的基本工作原理,构建并利用神经网络模拟受到多种因子的综合影响的土地利用变化,通过对十堰市城区的土地利用类型与影响因子之间的关系进行学习与训练,不断的调整参数对其进行精度验证直至满足精度要求,最终将训练好的神经网络模型模拟土地利用变化;然后介绍了决策树原理,将土地利用变化的模拟转化为特殊的决策树分类问题,根据人口、邻域分析、坡度、高程等影响因子与土地利用变化之间的关系建立决策判断条件和土地利用适宜性评价集,测试模拟精度并对参数进行不断的修改,调整决策树模型,最后利用满足精度要求的决策树模型模拟土地利用变化;神经网络和决策树各有优缺点,相较于神经网络,决策树模型受人为干扰和政策性影响比较大,更适宜建设用地和交通用地的模拟,将两者相结合模拟十堰市城区土地利用变化。结论中,总结分析了本研究的成果,并指出本研究的不足之处以便日后深入探索。