福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,首次得到福建省2019年10　m分辨率茶园种植区空间分布图。结果表明:(1)光谱特征在茶园信息提取中占据重要地位,纹理特征和地形特征次之;(2)利用SVM_RFE可以有效...