湿地作为人类赖以生存的生态系统，如何对湿地进行保护和恢复已经成为一个热门课题。对湿地的土地覆被类型进行动态模拟预测，得到未来湿地的土地覆被情况，对湿地的保护有重要的意义。使用传统的GIS模型对于土地覆被动态预测的难度较大，复杂性强且模拟精度不高。CA元胞自动机模型是一种“自下而上”模型，使用CA模型可以对复杂的时空动态变化地理现象进行精确的模拟，通过CA模拟与GIS的结合可以对复杂的湿地土地覆被进行有效、精确的动态模拟。本文的研究区为洪河自然保护区，使用洪河自然保护区土地覆被动态数据库作为信息源，建立以GIS、BP人工神经网络和CA元胞自动机集成模型。使用1992年的洪河自然保护区土地数据作为本研究的起始数据，使用2010年洪河自然保护区的土地数据作为模型的验证数据，获得模型的对应模拟参数，最后预测出洪河自然保护区在2019年的土地覆被空间分布状况。　　本研究的数据源为LandsatTM遥感影像，通过使用RS技术与GIS技术建立洪河自然保护区土地覆被动态数据库。该动态数据库包括1992年、2001年和2010年的研究区土地覆被分类数据、影响因子矩阵等。使用GIS技术得到研究区的土地覆被类型图，对得到的数据进行动态分析，明确研究区土地覆被转移度和土地变化方向，使其作为模型模拟预测的依据和基础。本研究所使用的三层结构的神经网络建立了洪河自然保护区土地覆被预测模型，通过神经网络训练得到了研究的预测参数，对研究区的土地覆被类型进行了预测，得到了2019年洪河自然保护区土地覆被数据。本研究所使用的方法模拟精度较高，对洪河自然保护区未来土地覆被类型进行了精确的预测，对洪河自然保护区的保护提供相应的理论依据。