根据粮食作物生长状况的影响因素在空间上的自相关性和异质性,管理分区技术对一个管理区域进行多个子区域的划分,便于对这些不同的子区域实施不同的管理决策,从而合理化差异化的使用精准农作方案,最大化农业生产收益。在较大规模农业生产管理的多田块尺度范围内,使用由单一田块尺度范围划分的作业单元进行大面积变量精准投入难以实现,针对传统模糊C均值聚类未考虑指标权重问题及其产生的破碎不规则分区结果不适于机械作业的缺陷,本文确定兴化粮食产业园区和土壤养分指标为研究区域和数据源,提出了基于机械变量作业约束下的管理分区算法优化方法。本文的主要工作及贡献如下:（1）指标数据集的构建与预处理工作针对多田块规模的农业生产管理与机械作业问题,确定兴化粮食生产园区为研究区域;田块尺度下的作物生长受土壤影响较大,经过文献调研结合前人经验,选择PH值、全氮TN、有机质OM、有效磷AP和速效钾AK等土壤养分因素为分区指标;对研究区域进行数据采样获取土壤指标原始数据集。对该数据集进行定性、定量的统计分析与预处理,采用地统计学方法对原始数据集进行空间插值处理,构建管理分区土壤指标栅格数据集。（2）提出了基于 CRITIC 赋权的模糊聚类（CRITIC weighted fuzzy C-means,CWFCM）和放松约束的加权模糊核聚类算法（feature-weighted kernel fuzzy C-means with relaxed constraints,FWKFCMRC）针对土壤指标间空间分区有效信息重叠的问题,使用CRITIC法基于皮尔逊相关系数构建客观权重向量,通过在模糊C均值（fuzzy C-means,FCM）聚类目标函数中引入该权重向量,提出了 CWFCM算法。针对聚类过程中无法更新改变预先设置的权重向量和聚类对异常值敏感的问题,通过引入并放松隶属度约束条件使得特征权重在聚类过程中可自适应更新计算,最后根据土壤空间数据的复杂性,结合核函数方法,提出了 FWKFCMRC算法。使用传统的FCM、提出的CWFCM和FWKFCMRC算法分别对构建的土壤指标栅格数据集进行研究区域的管理分区划分,以分区有效性评价指标模糊性能指数（FPI）和标准化分类熵（MPE）对比分析三种算法的分区效果。（3）提出了基于机械变量作业约束下的管理分区优化算法（management zoning optimization by genetic algorithm,MZOGA）为满足农业机械的规则化操作特点与需求,建立了分区优化MZO模型,并采用启发式的遗传算法进行求解,提出了基于机械变量作业约束下的管理分区优化方法,为可变速率技术实施和机械变量作业提供一种新的分区研究思路。通过与众数滤波的平滑分区方法相对比,使用一致性和完整性指标验证算法的优劣。结果表明:将管理区划分为2-7个区域时,模糊C均值FPI和MPE指标值均超过0.5以上,且伴随着分区数的增加,FPI和MPE指标值递增,最高时高达0.7,分区效果较差。而CWFCM和FWKFCMRC算法的FPI和MPE指标值均低于模糊C均值聚类,说明进行特征加权可进一步优化模糊聚类算法的管理分区的划分。其中,除了在分区数为2和7时,CWFCM算法效果较优外,分区数为3-6时FWKFCMRC算法均要稍优于CWFCM算法,其中分区数为4时,FPI和MPE均达到最小,可以确定最佳分区数为4。与传统的众数滤波技术相比,MZOGA算法聚集度增加了 1.23,破碎度减少了 0.53,保持了分区空间内的连续性,去除了分区破碎,完整性较高,且一致性程度较高,达到0.84,生成了更符合实际农业机械作业的分区方案。本文提出的FWKFCMRC算法从指标权重确定与自适应更新角度对管理分区方法进行优化;针对机械变量作业背景下的分区完整性与分区边界平滑问题,提出的MZOGA算法生成了一致性达到0.8的分区方案。本文算法可以为管理分区的研究提供新的方法参考,具有实际的研究意义与应用价值。