Desarrollar la agricultura de hortalizas es crucial para garantizar una estructura dietética equilibrada y promover la salud nutricional. Sin embargo, la extracción de datos de teledetección en áreas de siembra de hortalizas en campo abierto enfrenta varios desafíos, como la mezcla de cultivos objetivo con vegetación natural causada por diferencias en las condiciones climáticas y prácticas de siembra, lo que dificulta el desarrollo de la cartografía de campos de hortalizas a gran escala. Este artículo propone un método de clasificación basado en las características fenológicas de las hortalizas (VPC), que tiene en cuenta la heterogeneidad espacio-temporal del cultivo de hortalizas en el noreste de China. Se utilizó una estrategia de dos pasos. Primero, se utilizaron imágenes satelitales Sentinel-2 y datos de uso del suelo para identificar el momento óptimo e indicadores clave para la detección de hortalizas basada en las diferencias fenológicas en el crecimiento de los cultivos. En segundo lugar, se integró un análisis espectral con tres clasificadores de aprendizaje automático, que aprovecharon las características fenológicas y espectrales extraídas de las imágenes satelitales para identificar con precisión áreas de cultivo de hortalizas. Este enfoque combinado permitió la generación de un mapa de siembra de hortalizas de alta precisión. Los hallazgos de la investigación revelan un aumento consistente año tras año en la superficie de siembra de hortalizas de 2019 a 2023. La precisión general (OA) de los resultados varía de 0,81 a 0,93, con un coeficiente Kappa de 0,83. Cabe destacar que este es el primer mapa regional de hortalizas de China con una resolución de 10 m, lo que marca un avance significativo en la cartografía económica de cultivos de hortalizas.