摘要： 湖北省是我国油莱的优势发展区域，根据国家统计局数据显示，荆州是湖北省油莱产量最高的地市，因 此获取粉确的油菜时空分布对于当地农业发展具有重要意义。Google Earth Engine(GEE)一个基于云端的大尺 度地理空间处理分析平台，本研究基于此平台将纹理特征、地形特征等空间特性与光谱特征、时相特性相融合构 建油莱提取模型，基于特征融合后的优化模型使用随机森林算法提取油莱，分析近3年荆州市油莱时空变化，利 用地理探测器的方法探究其影响因素。结采表明：基于GEE的特征融合模型，利用随机森林算法提取荆州市油 莱具有较高精度，荆州油菜影像提取的关键期是每年的3月中下旬（开花期）；使用特征融合的优化模型可以有 效提高油菜提取的粉度。分别捉取荆州市2021一2023年油莱，对提取结果进行检验，总体粉度分别为94.05%、 94.94%、98.08%;基于Sentinel-2影像的荆州市油莱提取结果，从总体上来看，油菜种植面积逐年递增，但空 间聚集程度在不断减弱，其主要影响因素是降水量。因此，基于特征融合的优化模型对油莱种植提取具有可行 性，可以快速准确获取荆州市油菜的空间信息，对当地油莱时空变化分析研究具有借鉴意义。

关键词: 农作物；分类提取；空间变化监测

中图分类号: 

• S127