县域监测样点是反映耕地质量等级变化的基础,样点布设的好坏直接影响到耕地等级监测的结果与精度.本文提出了布样预处理及样点数量确定方法和基于空间模拟退火算法的布样及优化方法,并以北京市大兴区为研究区进行了实验和对比分析.主要研究内容和实验结果如下：(1)布样预处理和空间分析研究.研究布样前耕地等级成果数据的预处理方法,探索耕地等级在全局和局部尺度上的空间相关性,针对等级异常的耕地设立了6个异常监测点,通过对耕地等级的变异分析确定布样时采用的变异函数参数和Kriging插值模型.(2)样点数量的确定方法研究.分析样点数量与抽样精度的变化趋势,在误差变化率阈值和抽样精度要求的约束下,确定合适的监测样点数量.实验结果表明,除异常监测点外,大兴区应设立至少41个监测点,此时样点对总体均值估计的相对误差在1％以内.(3)基于空间模拟退火算法的布样及优化方法研究.以Kriging预测标准差为优化准则,通过空间模拟退火算法、提取耕地等级潜在变化区、综合河流道路数据和专家知识,进行样点布设和优化调整.实验结果表明,该方法最终布设样点49个,Kriging预测标准差为135.78,其精度和效率高于简单随机抽样、分层抽样和规则方形格网布样.该方法兼顾了抽样精度与抽样成本,并达到一定平衡,能够有效预测县域耕地等级并监控其变化情况.