农作物种植面积作为农业调查的一项重要指标，显示了区域或全国农业生产的规模、现状和发展情况，对于农村经济社会发展规划以及农业政策制定具有重要的指导意义。因此，如何及时、准确地获取农作物的种植面积历来都是国家统计部门的研究重点。由于传统统计方法的人为控制性以及遥感信息提取的不确定性，使得将统计抽样调查技术与遥感技术相结合，综合二者优势而发展起来的空间抽样技术在农作物种植面积测算方面已得到广泛应用。但是，由于遥感技术还不够成熟以及多云等天气的影响，有时无法获得现势全覆盖的遥感影像，从而不能使用现势数据为抽样提供依据。此刻，如何充分利用历史遥感影像数据构建抽样调查方案，是解决无现势遥感数据下农作物种植面积测量的关键所在。　　 本研究以北京市冬小麦作为研究对象，采用04、06、07、08年四年的中分辨遥感图像为研究数据，探讨基于历史遥感影像的现势空间抽样的可行性与科学性。研究围绕如何在空间抽样中合理利用历史辅助信息这一核心问题，首先分析历史数据与现势数据的相关性，然后选择相关性更强的参数作为辅助信息分别应用在以行政村为抽样单元的空间抽样方案的抽样设计阶段和抽样估计阶段，并与无辅助信息下的随机抽样简单估计精度进行对比。研究主要得到以下结论：　　 (1)在北京研究区内，虽然年际间冬小麦种植的变化率较高，但是历史种植区域，历史种植面积以及历史种植比例之间都存在了良好的相关性，这种相关性的存在为基于历史遥感影像下的空间抽样的可行性提供了科学的证明；　　 (2)在历史数据相关性方面，历史种植面积的表现要优于历史种植比例，同时历史三年的平均值较其中任意一年更好；在空间抽样方面，设计阶段使用历史数据作为辅助信息的分层抽样的估计精度较估计阶段使用辅助信息的比率估计的精度略低，说明在不同阶段使用辅助变量时，对抽样结果有不同的影响：　　 (3)相对于无辅助信息条件下的随机抽样的简单估计，使用辅助信息的抽样估计值结果更好，说明辅助变量的使用对抽样精度的提高有很大的帮助，但同时由于研究区种植面积变化率高，历史数据与现势数据没有达到真正的高度相关，致使使用辅助信息后的空间抽样后精度最高在90％。