La falta de datos de teledetección de alta espectral y alta resolución está dificultando la diferenciación de diversas especies de árboles frutales que comparten características espectrales y espaciales comparables, especialmente para árboles de hoja ancha perennes en áreas tropicales y subtropicales. Aquí, proponemos un enfoque novedoso de árbol de decisión para mapear la distribución espacial de árboles frutales con una resolución espacial de 10 m basada en las características de la etapa de crecimiento extraídas de los datos de radar de apertura sintética (SAR) de la serie temporal de Sentinel-1A (S-1A). Este método novedoso se aplicó para mapear la distribución espacial de árboles frutales en la ciudad de Maoming, conocida por su vasto cultivo de árboles frutales, como lichi, cítricos y longan. Los resultados mostraron que la clave para extraer información sobre la distribución de árboles frutales radica en el hecho de que el periodo de maduración y expansión de la fruta atenúa la información sobre la vegetación de los árboles frutales, una característica del periodo reproductivo. Bajo la polarización VH, los diferentes rasgos de la etapa de crecimiento de los árboles frutales eran más separables y más fáciles de distinguir. Las características óptimas, como (valor de valle alto de los datos SAR del 14 de mayo, 26 de mayo y 7 de junio), (diferencia entre los datos SAR del 7 de junio y 14 de enero), (valor de valle alto de los datos SAR del 13 de julio, 25 de julio y 6 de agosto) y (valor de valle alto de los datos SAR del 23 de septiembre, 17 de octubre y 11 de noviembre), se construyeron en función de la ventana óptima. Los umbrales para estas características se establecieron en 1, 1, 1.5 y 1, respectivamente. El modelo de clasificación puede distinguir eficazmente diferentes árboles frutales y extraer información de distribución con una precisión general (OA) del 90.34% y un coeficiente Kappa de 0.84. El método propuesto extrae la información de distribución espacial de diferentes árboles frutales de manera más precisa y proporciona una referencia para la extracción de más especies tropicales y subtropicales.