建筑垃圾会产生诸多的环境污染和资源利用问题，目前建筑垃圾的体量极大，其中露天堆放的建筑垃圾占据相当大一部分。然而，露天建筑垃圾的精准识别仍然是建筑垃圾相关研究的一个关键挑战。露天堆放的建筑垃圾特征复杂，难以仅通过遥感手段识别。本研究通过探索与建筑垃圾分布和产生相关的地理空间关系，明确其特定区域地理特征，基于Google Earth Engine（GEE）、特征优选和随机森林（RF）模型，构建一种考虑地理特征空间因子的露天建筑垃圾自动识别框架，进而实现快速、高效的识别露天建筑垃圾。该框架以北京作为研究区，对2020年的露天建筑垃圾进行遥感自动识别。我们的研究结果表明，2020年的识别结果总体准确度达到98.31%。此外，特征优选结果表明，地理特征是拆除垃圾识别精度的主要贡献特征，达到17.2%的贡献度。结合城市边界、防尘网等地理辅助数据，露天建筑垃圾识别精度提高了12.58%，这表明其与周围地物存在明显的地理空间关系。因此，通过结合特定区域特征，可以在中分辨率遥感影像上精准识别露天堆放建筑垃圾，以便进一步支撑城市建筑系统的代谢机理研究。

建筑垃圾；地理特征；随机森林；Google Earth Engine；遥感识别