滨海湿地是位于海洋与陆地间的生态缓冲区,其丰富的水资源、土地资源和生物资源对稳定区域生物多样性以及调节地区生态平衡等方面具有重要生态作用,是区域可持续发展的重要前提。而湿地植被作为湿地生态系统重要的组成部分,对湿地生态环境具有重要指导意义。揭示滨海湿地不同年限典型植被空间格局变化对于认识滨海湿地地物类型演替机理及发展趋势具有重要作用,及时、快速而又精确的监测滨海湿地空间格局分布及其动态变化方法则是研究滨海湿地地物类型演替机理的重要前提。论文基于多时相Landsat影像数据和GF-2数据,分别利用VGG16、BP神经网络、SVM等机器学习算法,结合野外实地考察数据,对盐城滨海湿地保护区核心区进行了分类研究,将其分类结果精度进行对比分析,获得研究区不同空间分辨率影像信息解译的最优算法,利用最优算法分类结果揭示研究区近15a来典型植被覆盖区域时空变化规律,最后采用改进转移概率矩阵下的CA-Markov模型预测研究区未来5年湿地类型分布情况,为研究区典型植被群落保护策略以及湿地生态系统的可持续发展提供决策依据。主要研究结论如下:(1)研究区基于高空间分辨率遥感影像(GF-2)分类算法中,深度学习VGG16模型分类精度最高,其总体分类精度为98.71%,Kappa系数为0.99,其对三种湿地典型植被的分类精度最高,同时其对道路、河流等结构性地物分类效果也最好,可有效消除传统基于像元分类所产生的“椒盐现象”。而在中空间分辨率遥感影像集(Landsat)上解译效果最优算法为BP神经网络,平均分类总体精度为90.05%,平均Kappa系数为0.88。(2)研究区近15a来总植被面积呈逐渐增加的趋势,具体表现为互花米草及芦苇面积波动上升,碱蓬面积持续消退。芦苇增加速度和扩张面积最快,增长速率为平均167.66hm~2/a,近15a来共增加1653.39hm~2;互花米草面积扩张速率为平均68.69hm~2/a,近15a来共扩张1020.96hm~2;碱蓬面积减少速率为以平均73.57hm~2/a,近15a减少共804.24hm~2。(3)在空间分布格局上,芦苇呈现出以研究区中西部为中心、不断向四周扩张的趋势;互花米草则呈现出以互花米草-光滩交界带为中心,不断向内陆和外海两侧延伸的趋势,近15a来互花米草向外海光滩区域扩张形势明显;碱蓬的空间格局呈现出持续缩小的趋势,中部碱蓬区域不断被交界植被侵占,海岸带附近碱蓬不断被互花米草所代替。(4)基于CA-Markov模型预测结果显示,未来研究区各类型地物空间分布趋于平稳,互花米草、芦苇、坑塘面积将持续增长,而碱蓬面积将进一步减少。其中互花米草生长范围向内陆延伸速率变缓,主要向外海扩张;芦苇生长区域不断以原生长区域为中心向四周扩张生长,碱蓬生长区域越来越碎片化,呈现出从四周逐渐向中心缩小的趋势。