Para obtener de manera efectiva el área de cultivo de trigo de invierno en gran parte de la llanura de Guanzhong, este documento propone un algoritmo de extracción de trigo de invierno en la llanura de Guanzhong basado en características espaciales de muestras de vecindario utilizando el espectrómetro de resolución de 250 m (MERSI) del satélite FY-3 como fuente de datos. En este documento, primero se obtuvieron las muestras de entrenamiento y validación mediante la construcción de un modelo de muestreo de espacio de muestras de vecindario, luego se clasificó el área de estudio utilizando un Clasificador de bosque aleatorio de aprendizaje integrado, y finalmente los datos de clasificación obtenidos de diferentes fases de tiempo se fusionaron utilizando la teoría de juegos de votación para obtener el mapa de resultados de clasificación final. También se analizaron los cambios en el uso de la tierra y en la distribución de trigo de invierno de 2011 a 2014. Los resultados experimentales mostraron que la precisión general del trigo de invierno obtenido después del procesamiento de fusión de bosques aleatorios fue la más alta en comparación con el algoritmo tradicional, alcanzando un 98.63%. Al mismo tiempo, se utilizaron imágenes de LANDSAT 8 para obtener la distribución de trigo de invierno, y las áreas de distribución obtenidas a partir de los datos de MERSI e imágenes de LANDSAT 8 fueron generalmente consistentes en cuanto a distribución espacial, como se muestra en las áreas de distribución a escala de condado.