La cartografía oportuna y precisa de la distribución espacial de los pastizales es crucial para mantener los hábitats de pastizales y garantizar la utilización sostenible de los recursos. Usamos Google Earth Engine (GEE) y datos de Sentinel-2 para la extracción de pastizales de montaña en Yunnan, China. Las diferencias en el índice de vegetación normalizado en los datos de series temporales de diferentes objetos terrestres fueron comparadas. De febrero a marzo, durante la senescencia de los pastizales, fue la etapa fenológica óptima para la extracción de pastizales. Se utilizaron las características espectrales, texturales de Sentinel-2 y las características topográficas de la Misión Topográfica del Radar del Transbordador (SRTM) para la clasificación. Las características fueron optimizadas utilizando el algoritmo de selección de importancia de características de eliminación recursiva (RFE). La precisión general del algoritmo de clasificación de bosques aleatorios (RF) fue del 91.2%, la precisión del productor de pastizales fue del 96.7% y la precisión del usuario de pastizales fue del 89.4%, superando a la clasificación de cart (Cart), la máquina de vectores de soporte (SVM) y la clasificación de distancia mínima (MDC). El SWIR1 y la elevación fueron las características más importantes. Los resultados muestran que Yunnan tiene abundantes recursos de pastizales, que representan el 18.99% del área terrestre; la mayoría de los pastizales se encuentran en el noroeste a altitudes superiores a 3200 m y en las regiones del río Yuanjiang. Este estudio proporciona un nuevo enfoque para la optimización de características y la extracción de pastizales en áreas montañosas, así como datos esenciales para la investigación, evaluación, protección y utilización de los recursos de pastizales.