农用地变化在土地利用/土地覆被变化中占比较大,农用地资源时空演变特征研究一直是热点问题。同时,南海周边国家的土地利用/土地覆被变化一直也备受国内关注,本研究基于导师的中国科学院战略性先导科技专项外协项目“菲律宾土地覆被遥感解译”,对菲律宾农用地时空格局变化展开研究。本研究利用1990、2017年两期遥感影像数据(Landsat TM/OLI)通过基于知识规则集的遥感分类方法提取农用地信息,然后从数量、空间格局、集约化程度(垦殖率、综合破碎度)方面分析1990-2017年菲律宾农用地变化特征,并采用FLUS模型预测2030年菲律宾农用地空间格局。主要的研究成果如下:1990-2017年菲律宾农用地面积呈上升趋势,水田、旱地、种植园增量分别为5625.4km2、8249.8 km2、6277.3 km2。菲律宾农用地的空间分布表现出整体分散、区域集中的特征,新增农用地呈外延式扩张。1990、2017年菲律宾一半以上水田集中在吕宋岛群,该岛群水田面积占水田总面积的比重分别为57.0%、53.3%;棉兰老岛群种植园分布较广,种植园面积占种植园总面积的比例分别高达67.6%、73.3%:米沙鄢岛群农用地面积主要来源于水田(20.5%、22.2%)和旱地(27.8%、27.7%),而种植园占比均低于2%。从整体上看,菲律宾人均农用地面积呈下降态势,2017年人均农用地面积仅为0.071 hm2/人。其中,国家首都大区人均农用地面积降幅最大。菲律宾农用地垦殖率的小幅度提升以及农用地综合破碎度的普遍降低均表征菲律宾的农用地发展态势良好,但人均农用地面积的降低表明菲律宾的粮食安全问题仍不容忽视。选取地形、气候、社会经济、区位方面共14种驱动因素,并利用Auto-Logistic模型进行回归分析。结果表明,所有农用地类型的ROC值均大于0.75,说明所选的驱动因素能较好地解释菲律宾农用地变化。结合1990年菲律宾土地利用数据、驱动因素以及Markov模型所计算的土地利用需求量,利用FLUS模型模拟2017年农用地空间格局。模拟结果精度较高,Kappa系数为0.807,FOM指标达到0.319,表明采用FLUS模型和相关的模型参数对菲律宾未来农用地空间格局进行预测具有可行性。更换相应的变量,参考2017年菲律宾农用地模拟时的模型参数进行设置,预估2030年菲律宾农用地空间格局。从预估结果分析,菲律宾未来农用地的扩张特点主要是沿原有农用地向四周扩张以及种植密度的增加。吕宋岛群农用地面积增长明显,水田(2031.4km2)、旱地(1072.6km2)、种植园(1005.0km2)的面积增量均较为显著,米沙鄢岛群的农用地扩张主要依靠水田(300.3km2)和旱地(660.3km2),棉兰老岛群种植园(1192.8 km2)的扩张面积较大。