Reis ist ein wichtiges Nahrungsmittel und genaue und rechtzeitige Informationen über die Reis-Anbaufläche sind die Grundlage für eine präzise Analyse der Lebensmittelsicherheit. In der südlichen Bergregion gibt es häufige Regenfälle, verschiedene Anbaumuster für Reis und die hohen Kosten für Feldproben machen die effiziente und zuverlässige Fernkartierung von Reis schwierig. In dieser Studie nutzten wir die Tunan-Zone in der Stadt Chongqing als Untersuchungsgebiet, nutzten die ergänzenden Vorteile von mehreren Fernerkundungsdaten, und analysierten die saisonalen Gesetzmäßigkeiten des Reisanbaus in verschiedenen Aufnahmemodi und schlugen eine Strategie zur automatischen Erzeugung von Proben auf der Grundlage der Verbesserung von Merkmalen durch ein Random-Forest-Modell vor. Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass diese Methode automatisch genaue und repräsentative Trainingsproben generieren konnte, die zeitlich erzeugten Merkmale waren in vollem Umfang mit Feldproben übereinstimmend (spektrale Korrelation 0,987, dynamische zeitliche Distanz 4,719). Durch Verwendung der generierten Proben zur Kartierung des Reisanbaus erreichte die Gesamtgenauigkeit 89%, der Gesamtflächenextraktionsfehler betrug -7,5% und die Unsicherheit in der Kartierung war gering. Die Sensitivitätsanalyse zeigte, dass die Genauigkeit und Stabilität der Kartierung des Reisanbaus von mehreren Faktoren wie der Probenmenge, der räumlichen Verteilung und der Auswahl von Merkmalsbändern abhängen. Diese Studie kann eine zuverlässige Lösung für die schnelle und präzise Kartierung des Reisanbaus in Bergregionen bieten und eine wissenschaftliche Grundlage für die Strategie der automatischen Probenentnahme und die Auswahl von Merkmalsbändern bieten.

Bergregion; Saisonale Gesetzmäßigkeiten; Zeitliche Fernerkundung; Blockmaßstab; Automatische Probenentnahme; Kartierung des Reisanbaus