数字土壤制图是快速获取高分辨率和高精度土壤有机质空间分布信息的重要手段。数字土壤制图的一般模式是，基于土壤与其协同环境因子（也称成土因子，包括气候、地形、母质等）之间的关系，利用环境因子的特征来推测土壤类型、属性的空间分布，目前常用的协同环境因子主要是气候、地形、母质等自然环境因子数据。虽然人类活动会对土壤有机质含量产生深刻的影响，但目前针对人类活动的研究大多是探讨人类活动方式、强度与土壤性状变化之间的关系，尽管有土地利用这样的人类活动变量，但更具体化的人类活动空间化变量用于数字土壤有机质制图中的研究较少。探索人类活动影响因子的表征和度量并将其用于土壤有机质制图在数字土壤制图领域，乃至土壤地理学领域，具有十分重要的科学研究意义和实际应用价值。　　本研究以农业活动中可直接表征的轮作模式为重点讨论人类活动在土壤有机质含量空间推测中的作用。轮作模式的表达可以有两种方式:一种是直接得到轮作类型的空间分布图，另一种则是得到可描述轮作信息的连续变量。本文分别采用两种方法得到这两种对轮作的表达，基于监督分类方法利用多期TM数据解译获得轮作模式空间分布图，同时，基于植被指数时间序列曲线的方法对多期CCD数据进行傅立叶变换等处理提取多个可体现轮作过程中作物生长的特征值。以安徽宣城两个县市的耕地区为研究区，通过野外实际调查得知该区2010年主要有三种轮作模式，采用方差分析方法探讨轮作模式对土壤表层有机质空间变异的是否有显著性影响，采用随机森林重要性指标得到研究区自然环境因子、轮作模式、土地利用和NDVI的重要性排序，并根据重要性排序构建不同的环境因子组合，利用随机森林模型进行制图，并对土壤图精度进行交叉验证，从而对比基于轮作模式因子和自然环境因子，和仅基于自然环境因子的制图结果，验证轮作模式因子引入数字土壤制图的有效性。　　结果表明，轮作模式对研究区土壤表层有机质有显著性影响，轮作类型较母质、土地利用或NDVI的重要性排序靠前，特别是平区，轮作成为第二重要的环境因子。此外，类型变量轮作类型、连续变量特征值的引入均能提高土壤有机质制图精度，在耕地区引入轮作类型和连续变量特征值使得随机森林模型有机质制图精度RMSE分别提高4.0％和7.3％，在平区精度RMSE分别提高3.5％和4.7％。研究结果表明，数字土壤有机质空间制图中植被指数时间序列提取轮作模式特征值更有效。　　本研究分别用方差分析、环境因子重要性排序和土壤制图精度三个方面论证了轮作加入数字土壤制图的有效性，因而也指示了在数字土壤有机质推测制图研究中人类活动因子的必要性。