通过农田精准管理分区指导田间变量管理是实现耕地资源保护的一项重要手段,科学高效的精准管理分区方法研究是研究重点。传统的格网采样、空间插值和模糊聚类等方法需要大量的实地采样数据,过程不仅消耗大量人力物力,时效性也较差;如何借助遥感技术的优势快速、准确的进行精准管理分区已经成为新兴的热点研究。本文分别选择东北黑土区红星农场和海伦合作社某大尺度田块为研究区,获取红星农场2015年裸土不同时期、不同分辨率遥感影像为数据源,利用面向对象分割的方法对田块进行精准管理分区研究,同时结合土壤格网采样数据、归一化植被指数(NDVI)评价分区结果的可行性,以及不同分辨率影像分区结果的准确程度;获取海伦合作社研究区通过建立大豆干生物量、产量与NDVI的线性关系,证明利用NDVI分区的可行性,并获取2011-2016年不同生长期遥感影像,以遥感影像提取的NDVI为数据源,对不同年际间田块内不同长势的作物进行管理分区;同时,利用不同时间、不同坡位土壤温湿度、土壤氮素含量、NDVI的变化趋势分析地形因子对精准管理分区的影响。研究结果表明:1)典型黑土区地块大、地形漫川漫岗,同一田块中土壤养分和作物长势空间异质性显著,适合精准农业的发展;2)基于裸土遥感影像分区显示两期影像叠加分区结果好于单期影像分区结果;基于1米分辨率影像分区结果优于4米、16米、30米分辨率影像分辨率分区结果;利用遥感影像和面向对象分割方法分区结果增强了土壤养分、NDVI在分区之间的差异性和分区内部的一致性;3)基于2011-2016年海伦合作社研究区生长期NDVI分区结果表明,在合作社成立之前,受家庭联产承包责任制下每家每户种植方式和种植作物的影响,分区结果主要呈条带状;合作社成立之后,受地形、坡度、坡向等因素的影响,分区结果呈现出不同的变化趋势;4)在东北黑土区,由于地形起伏的影响,同一田块内部不同坡位之间土壤养分含量、土壤温湿度均有不同的变化趋势;地形因子通过影响土壤水肥运移影响作物的生长,间接决定精准管理分区。综上所述,本文提出的利用遥感影像和面向对象分割的精准管理分区方法准确性高、成本低、时效性好;研究提出的地形因子对于精准管理分区的影响能够为更好的进行精准管理分区的研究提供指导和借鉴;研究结果有利于推动精准农业在东北黑土区发展,对于实现耕地质量保护和可持续发展的目标具有重要意义。