Se necesita información oportuna y precisa sobre la distribución del arroz para garantizar el desarrollo sostenible de la producción de alimentos y la seguridad alimentaria. Con sus ventajas únicas, el radar de apertura sintética (SAR) puede monitorear la distribución del arroz en áreas tropicales y subtropicales bajo cualquier tipo de condición climática. Este estudio propone un marco preciso de extracción y mapeo de arroz que puede resolver los problemas de baja eficiencia en la producción de muestras y parcelas de arroz fragmentadas cuando la información previa sobre la distribución del arroz es insuficiente. El experimento se llevó a cabo utilizando datos multitemporales de Sentinel-1A en Zhanjiang, China. En primer lugar, se utilizó el mapa de características temporales para la visualización de la distribución de arroz y mejorar la eficiencia en la producción de muestras de arroz. En segundo lugar, se realizó la clasificación del arroz basada en el modelo BiLSTM-Attention, que se enfoca en aprender la información clave del arroz y no arroz en la curva del coeficiente de retrodispersión y otorga diferentes tipos de atención a las características del arroz y no arroz. Finalmente, los resultados de la clasificación del arroz se optimizaron en base al mapa de clasificación de cobertura terrestre global de alta precisión. Los resultados experimentales mostraron que la precisión de clasificación del marco propuesto en el conjunto de datos de prueba fue de 0.9351, el coeficiente kappa fue de 0.8703 y las parcelas extraídas mantuvieron una buena integridad. En comparación con los datos estadísticos, la consistencia alcanzó el 94.6%. Por lo tanto, el marco propuesto en este estudio puede utilizarse para extraer información de distribución de arroz de manera precisa y eficiente.