随着国内外对资源环境、气候变化、生态和灾害等对国家或地区粮食生产系统影响等一系列问题定量研究的逐步深入,大范围、长时间和高精度农作物空间分布基础农业科学数据的准确获取对资源、环境、生态、气候变化和国家粮食安全等问题研究具有重要现实意义和科学意义。而遥感信息由于具有覆盖面积大、探测周期短、资料丰富、费用低等特点,已经在大范围作物空间分布信息获取和作物识别及空间分布制图中发挥了越来越重要作用本研究针对传统阈值法农作物识别过程中阈值设置存在灵巧性差和自动化程度低等弱点,以我国粮食主产区黄淮海平原内河北省衡水市景县为典型实验区,开展了利用全局优化算法改进基于阈值检测的农作物分布制图方法创新研究。研究中,以冬小麦为研究对象,以国产高分一号(GF-1)为主要遥感数据源,在以作物面积统计数据为总量控制数据和全局参数优化的复合型混合演化算法SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)支持下,提出利用时序NDVI数据开展阈值模型阈值参数自动优化的冬小麦空间分布制图方法,最终,获得实验区冬小麦阈值模型最优参数,并利用优化后的阈值参数对冬小麦空间分布进行提取。之后利用本研究所提方法在黄淮海地区开展冬小麦空间分布提取。通过利用该地区2001、2004、2007、2010和2013年的每年覆盖冬小麦整个生长季的MODIS NDVI遥感数据以及市级冬小麦种植面积统计数据,基于总量控制全局优化阈值法,对5期黄淮海地区冬小麦的空间分布进行提取,并进行精度验证,基于提取的精确至像元尺度的2001-2013年每三年间隔的黄淮海地区冬小麦空间分布信息,分析其种植面积在各行政尺度变化特征、经纬度方向变化特征以及重心迁移特征。论文主要结论如下:(1)通过对实验区冬小麦识别结果地面验证表明,本研究所提阈值模型参数优化方法冬小麦提取分类结果总量控制效果良好,并且分类精度均达到较高水平。总体精度为97.03%,Kappa系数为0.94,均达到了较高水平。其中,冬小麦和其他类型的制图精度分别为97.48%和96.00%,用户精度分别为98.25%和94.30%。与传统的阈值法、最大似然和支持向量机等分类方法相比,本研究所提阈值模型参数优化法区域冬小麦作物分类总体精度和Kappa系数分别都有所提高,其中,总体精度分别提高4.55%、2.43%和0.15%,Kappa系数分别提高0.12、0.06和0.01,这证明了本研究所提基于作物面积统计数据总量控制的全局优化算法支持下阈值模型参数优化作物分布制图方法的有效性和可行性,可获得高精度冬小麦作物空间分布制图结果。(2)利用本研究所提基于统计数据总量控制和全局优化算法的冬小麦空间分布提取方法对黄淮海地区每个分区进行分市全局优化,获得了2001-2013年(3年间隔)黄淮海地区每个市的一套最优阈值参数,并利用该参数提取了研究区冬小麦空间分布情况。精度验证结果表明利用本方法提取黄淮海区域冬小麦空间分布的总体精度在89%~95%之间,Kappa系数在0.85~0.93之间,分类精度满足用户需求。(3)2001-2013年间黄淮海地区冬小麦总体种植面积呈波动上升趋势,黄淮海平原南部省份山东、河南、安徽和江苏等省份冬小麦种植面积明显增加,黄淮海平原北部的北京、天津和河北的冬小麦种植面积则波动下降。从经度上来看,2001-2013年间,黄淮海地区冬小麦分布经向主要集中在黄淮海中西部114°E-116°E范围内,核心经度内冬小麦种植面积呈明显波动状增长的趋势,其他经度冬小麦种植面积则缓慢波动增长。从纬度方向上来看,2001-2013年间,黄淮海地区冬小麦种植核心纬度均为33°N,主要对应于河南东南部的豫东平原、皖北平原以及苏北平原,2001-2010年间,核心纬度区内冬小麦种植面积明显增长,增长面积超过50万hm~2;2010-2013年,冬小麦种植面积有所缩减。2001-2013年间,黄淮海平原地区冬小麦种植面积的地理重心主要集中于山东省菏泽市,重心总体上较为稳定。与2001年相比,2013年冬小麦种植面积重心向西南方向迁移了27.73km,平均移动速度为2.31km/a。2001-2013年间,冬小麦种植面积迁移速率呈逐渐变缓趋势,2001-2004年速率最快,迁移距离最长。