耕地的数量和质量与国家粮食安全息息相关,撂荒作为一个可能导致生态学、经济学、社会学问题的现象,引起了不同领域的学者的广泛关注。量化土地覆盖的时空变化对可持续发展有重要的意义,与以往研究耕地撂荒从社会经济学层面和基于遥感的双时相图像变化检测分析层面入手不同,本研究以时间轨迹变化检测为核心,分析黑龙江省的耕地撂荒的时空分布,旨在探讨省级尺度下撂荒的驱动因子。论文的主要工作与结果如下:1,不同于目前遥感提取省级土地利用变化的方法,本研究依托于新兴的Google Earth Engine(GEE)遥感云计算平台,对landsat1984-2018年的多光谱影像采用随机森林分类,通过逐年选取样本生成耕地类别的概率图。2,基于任意时间分割的LandTrendr算法提取出耕地概率降低也就是撂荒和休耕的时空特征。提取的撂荒的时空分布与获取的年鉴吻合,结果体现了利用GEE进行大面积撂荒休耕提取的有效性,未来有利于土地复耕计划的实施。3,基于计量经济学中面板回归对驱动因素进行的分析中,得到影响撂荒的主要因素:自然条件的适宜度影响撂荒,自然条件越适宜,撂荒的可能性越大;每个市的第一二三产业产值越高,撂荒的可能性越高。