随着移动设备的普及、移动电话的技术进步以及无线网络带宽的提高,空间众包概念和模式广泛的应用于智慧交通、环境监测、社会服务等领域,因此在网络上出现了很多服务于各类领域的空间众包系统。空间众包系统在互联网上为发布任务的众包商家和参与任务的众包工作者提供了平台,极大的提高了交易效率与收益。因此本文设计并实现了支持不确定环境下任务分配的空间众包系统,实现了个人管理、任务管理、地理信息、结果管理和进度管理五大功能,满足了空间众包活动的基本需求。个人管理模块包括用户登录与个人信息,使系统能有效管理参与众包活动的成员;任务管理模块包含任务发布、任务分配,使系统保证了任务的发布与分配;地理信息模块包含地理信息显示和最短路径,使系统为用户提供了地理数据上的支持;进度管理模块包含进度查询更新、进度控制和消息留言,使系统全面地控制任务进度情况;结果管理模块包含结果评价和奖励发放,使系统更好地保证众包工作者的利益。其中,空间众包系统的核心问题是任务分配,因此本文在系统任务分配模块的实现上,采用了本文提出的支持不确定环境下的任务分配算法。不确定环境下的任务分配算法能够实现在不确定环境下也就是工作者质量处于未知时进行任务分配。首先,本文使用了强化学习中的马尔科夫决策过程（MDP）来模拟不确定环境下的空间众包问题。然后,本文使用Sarsa算法来解决不确定环境下的空间众包任务分配问题,并且提出了动态探索方法和综合回报函数对Sarsa算法做出了改进。最后,通过大量的实验证明了改进后的算法在真实数据集上的有效性。本文设计并实现的支持不确定环境下任务分配的空间众包系统,满足了空间众包活动的基本需求。其中任务分配模块使用的不确定环境下的任务分配算法保证了工作者质量未知状态下,能够有效分配任务给合适的众包工作者,使众包工作者、众包商家和众包平台均能提高收益,具有极高的研究价值与应用意义。