Le riz est une culture alimentaire importante, et l'obtention précise et rapide des informations sur la superficie cultivée en riz est la base d'une analyse précise de la situation de la sécurité alimentaire. La région montagneuse du sud connaît souvent des pluies fréquentes, des modèles divers de culture du riz, et le coût élevé des échantillons sur le terrain rend difficile la cartographie à distance efficace et fiable du riz. Dans cette étude, nous avons utilisé la zone de Tunan dans la ville de Chongqing en tant que zone d'étude, en utilisant les avantages complémentaires des données de télédétection multiples, en utilisant les parcelles agricoles comme unité de base, nous avons analysé les règles saisonnières du riz dans différents modes d'imagerie, proposé une stratégie de génération automatique d'échantillons basée sur l'amélioration des caractéristiques à travers un modèle de forêt aléatoire. Les résultats de l'étude ont montré que cette méthode pouvait générer automatiquement des échantillons d'entraînement précis et représentatifs, les caractéristiques générées dans le temps étaient tout à fait conformes aux échantillons sur le terrain (corrélation spectrale 0,987, distance temporelle dynamique 4,719). En utilisant les échantillons générés pour cartographier le riz, la précision globale atteignait 89%, l'erreur d'extraction de la superficie totale étant de -7,5%, et l'incertitude de la cartographie était faible. L'analyse de sensibilité a montré que la précision et la stabilité de la cartographie du riz dépendent de plusieurs facteurs tels que la quantité d'échantillons, leur répartition spatiale et le choix des bandes caractéristiques. Cette étude peut offrir une solution fiable pour la cartographie rapide et précise du riz dans les régions montagneuses, et fournir une base scientifique pour la stratégie de génération automatique d'échantillons et le choix des bandes caractéristiques.

Région montagneuse; Règles saisonnières; Télédétection temporelle; Échelle de la parcelle; Génération automatique d'échantillons; Cartographie du riz