机器学习的多光谱遥感影像作物秸秆离田提取方法与系统，解决了现有监管秸秆离田方式离田面积及进度存在人为误差和测量误差，且无法对未离田区域定位实现精准的管控的问题。包括以下步骤：步骤S1，获取作物生长期的多光谱影像数据，根据作物光谱信息勾画并建立多边形样本集，将其建立作物分类模型，建立后的作物分类模型预测得到作物分布结果；步骤S2，获取作物收获期之后的多光谱影像数据，勾画对应类别的多边形样本后，进行采样处理，得到离田地块多边形样本集；步骤S3，利用五折划分将离田地块多边形样品集划分，得到的五组训练集‑验证集训练后为五个基模型，使用基模型对影像数据预测，预测结果通过概率均值融合确定离田地块。