本文基于谷歌地球引擎(google　earth　engine,GEE)平台中2020年Sentinel-2数据和数字高程模型(digitalelevation　model,DEM)数据,在递归特征消除的随机森林(random　forest-recursive　feature　elimination,RF-RFE)特征选择算法基础上结合随机森林(random　forest,RF)分类算法,实现了平和县蜜柚园的空间分布制图.根据蜜柚园扩张的先验知识,使用2020年蜜柚园的提取结果对历史Landsat数据进行掩膜,依次获得1990、2000、2010年平和县蜜柚园的空间分布,在此基础上对30年以来平和县蜜柚园的变化进行分析.结果表明:基于GE　E平台,使用RF-RFE特征选择后的多特征分类方法可以快速、准确地提取平和县蜜柚园的空间分布.蜜柚园的生产精度和用户精度分别为89.83％和90.59％;平和县蜜柚园面积从1990年的10.5　km2增加到2020年632　km2,增加的蜜柚园主要来源于有林地,其次为耕地和香蕉园.本研究可为平和县蜜柚产业的健康发展提供决策支持,同时可为南方地区的果园提取提供技术参考.