世界人口的快速增长带来了食物短缺的问题,人们通过大量施用化肥来提高粮食产量。由于水、肥的过量施用导致了土地污染和资源浪费。精准农业旨在通过变量施肥改善上述问题,即根据农田的土壤特性或者产量情况,评估不同地块的精确需求并施以正确数量的水、肥。管理分区作为精准农业的主要实现方法,从早期的基于单一变量划分管理区开始向基于多元变量协同发展;管理分区的指标从早期田间网格采样的土壤数据发展到卫星影像数据、航空飞行数据等。土壤数据能够准确地反映出耕地的营养状况,但是收集过程需要耗费大量的人力、物力和时间,因此适用范围有限;卫星影像数据和航空飞行数据可以在不破坏耕地的情况下对更大面积的耕地进行管理分区,且时效性更高。本文以华北地区典型小麦-玉米轮作田块为研究对象,以冬小麦多年产量数据、小麦不同生育期土壤采样数据以及高分辨率卫星影像数据为数据源,拟开展如下研究:(1)基于多年产量数据的管理分区方法及尺度效应研究。综合研究区多年产量数据,对比基于不同聚类方法的管理区划分,并对分区结果进行滤波处理。筛选出一套精准管理尺度效应评价指标包括分区差异显著性指标(方差减少率VR,均值的变化率Mcv,标准差变化率STDv,变异系数变化率CRv)、空间一致性指标(Kappa系数Kc)和空间破碎度指标(斑块密度PD,核心面积TCA,平均核心面积MCA,聚集度指数AI),用于评价不同窗口大小、不同次数的滤波结果,试图找出最佳滤波尺度。研究结果表明:模糊C均值算法的分区结果要优于迭代自组织数据分析技术算法,对分区结果进行滤波能够有效的去除由随机变异造成的孤立像元或碎片,根据尺度效应评价指标,9×9的滤波窗口和3次滤波为最佳滤波尺度,分区结果可以为下一年对作物产期变量施肥管理提供决策依据。(2)基于多种土壤养分的管理分区划分研究。分别以冬小麦拔节期土壤数据插值结果和拔节期与收获期的差值结果作为数据源进行管理分区,通过FPI和NCE确定最佳分区数。统计分区结果内各分区土壤养分变异系数等指标变化,并利用F检验进行分区间的差异显著性检验。研究结果表明:基于拔节期土壤养分的分区结果各分区变异系数降低了63.81%-88.57%,基于两个生育期土壤养分差值的分区结果分区变异系数降低了30.45%-79.70%;F检验结果表明分区结果中各分区对应的大部分土壤养分的统计数据都存在极显著差异。总体而言,分区后各分区内土壤养分的同质性增加,分区间差异明显。基于拔节期土壤参数的分区结果可以为后期变量追肥提供依据,基于两个生育期土壤养分差值的分区结果可以指导下一年小麦早期的变量施肥。(3)基于高分辨率卫星影像及多源数据的管理分区划分研究。基于模糊C均值聚类算法分别对植被指数影像数据和多数据源综合数据进行管理分区,基于多尺度分割算法对卫星影像进行分割。对比分析分区结果的空间一致性,结果表明:基于植被指数的管理分区结果与基于多尺度分割技术的管理分区结果空间一致性达到73.536%;基于多源数据的分区结果与拔节期土壤养分以及植被指数的分区结果空间一致性分别为77.053%和83.060%。由此证明同一时期的小麦长势与土壤养分含量有较大相关性,同时也证明了基于高分辨率卫星影像进行管理分区的可行性和优越性。