El cambio en el uso del suelo está relacionado con una serie de cuestiones fundamentales del cambio ambiental global, como la mejora de la calidad ambiental, la utilización sostenible de los recursos, la reutilización de energía y el cambio climático. En este estudio, se utilizó Google Earth Engine (GEE), una plataforma de monitoreo y análisis del entorno natural por teledetección, para realizar la combinación de imágenes de datos de Landsat TM/OLI con características espectrales y características topográficas, y se empleó el método de clasificación de aprendizaje automático de bosque aleatorio para supervisar y clasificar los datos de imagen compuesta de baja nubosidad de la ciudad de Ordos. Los resultados muestran que: (1) GEE tiene una poderosa función de computación, que puede realizar un análisis profundo eficiente y de alta precisión de imágenes de teledetección multitemporales a largo plazo y monitoreo del cambio en el uso del suelo, y la precisión de adquisición puede alcanzar el 87%. En comparación con otros conjuntos de datos en el mismo período, los resultados de clasificación generales y locales son más distintos que los productos de datos de ESRI (Instituto de Investigación de Sistemas Ambientales) y GlobeLand 30. Ligeramente inferior a los productos de clasificación fina de cobertura terrestre de 30 m a nivel global obtenidos por el Instituto de Innovación de Información Aeroespacial de la Academia China de Ciencias. (2) La precisión general de los datos de cobertura terrestre de la ciudad de Ordos desde 2003 hasta 2023 está entre el 79% y el 87%, y el coeficiente Kappa está entre 0.79 y 0.84. (3) El clima, el terreno, la población y otros factores interactivos combinados con datos socioeconómicos de la población y políticas nacionales y locales son los principales factores que afectan el cambio en el uso del suelo entre 2003 y 2023.