Le riz est une culture alimentaire importante, et l'obtention d'informations précises et opportunes sur la superficie des cultures de riz est la base d'une analyse précise de la sécurité alimentaire. Les régions montagneuses du sud se caractérisent par des pluies fréquentes et un temps maussade, des modes variés de culture du riz et des coûts élevés de prélèvement d'échantillons sur site, ce qui rend difficile la cartographie à distance efficace et fiable du riz. Dans cette étude, nous avons utilisé la région de Tungnan dans la ville de Chongqing en Chine comme zone d'étude, et avons tiré parti de la complémentarité des différentes données de télédétection, en prenant comme unité de base les parcelles de terre pour comprendre les caractéristiques saisonnières du riz dans différents modes d'imagerie, proposer une stratégie de génération automatique d'échantillons et réaliser la cartographie à distance du riz basée sur le modèle de forêt aléatoire avec optimisation des caractéristiques. Les résultats de l'étude montrent que cette méthode peut générer automatiquement des échantillons d'entraînement précis et représentatifs, les caractéristiques temporelles des échantillons générés étant très cohérentes avec les échantillons sur le terrain (corrélation spectrale 0,987, distance régulière temporelle dynamique 4,719). En utilisant les échantillons générés pour la cartographie du riz, la précision globale atteint 89%, l'erreur d'extraction de la superficie totale est de -7,5%, et la cartographie est peu fiable. L'analyse de sensibilité montre que la précision et la stabilité de la cartographie du riz dépendent de facteurs tels que le nombre d'échantillons, la répartition spatiale et le choix des caractéristiques spectrales. Cette étude peut offrir une solution fiable pour la cartographie rapide et précise du riz dans les régions montagneuses, ainsi qu'une base scientifique pour la formulation de stratégies d'échantillonnage et la sélection des caractéristiques.

Régions montagneuses; Règles saisonnières; Télédétection temporelle; Échelle des parcelles; Génération automatique d'échantillons; Cartographie du riz