农田质量对于保障国家粮食安全和维护社会经济的稳定与持续发展具有非常重要的意义。然而随着城市化的推进,大量优质农田被占用,造成了农田整体质量的隐形流失。为满足新形势下农田质量管理建设要求,亟需借助先进的遥感技术对农田质量进行快速评价,以便实时监测农田综合性状。农田质量内涵在随着人类知识补充和技术进步而丰富,其信息表达也越来越复杂。由于遥感数据本身的局限以及不同指标提取过程中数据源选取、数据处理、提取方法皆有差异,如何通过多光谱影像提取少数关键指标信息来表征农田质量宽泛的内涵,需要采取各种数据处理手段不断完善预测模型并通过更多的地域和尺度的研究来验证。本文以北京市大兴区为研究区,采用定性遥感和定量遥感相结合的手段,在对农田质量信息提取的基础上探索了农田质量的快速评价。研究结果表明:(1)采用基于面向对象的最邻近分类方法能够充分利用SPOT6遥感影像的高分辨率信息及其光谱特征进行分类,且通过多尺度分割可以实现某一类地物的特征显化以便于构建规则集完成信息提取,总之面向对象的分类可以从SPOT6影像中有效识别农田区域各地类;(2)TM8影像的可见光波段上的光谱值及其变化形式与表层土壤有机质含量之间存在相关关系,基本可实现农田表层土壤有机质含量的反演;(3)从区域之间可比和区域内部可比的二维角度构建基于遥感的县域农田质量评价体系,分别从农田本底条件和农田基础设施条件两方面选取遥感可获取的评价因子,可实现基于栅格模型的大兴区农田质量快速评价,最终得到了大兴区农田质量的整体分布格局。本文是在集成目前已有的农田质量所涉信息遥感提取方法的基础上,以遥感技术作为指标信息提取的手段,直接通过遥感技术可获取的指标对农田质量进行评价。该研究以追求快速的目标为主,通过少数关键指标解析了农田质量。可实时更新的评价结果能够更好地服务于农田质量的分级动态管理以及精准农业生产管理,同时可为占补平衡中的质量平衡管理提供有效参考依据。