Le riz est une culture céréalière importante, et l'obtention précise et opportune de la superficie de la culture du riz est fondamentale pour une analyse précise de la situation de la sécurité alimentaire. Les zones montagneuses vallonnées du sud-ouest connaissent des conditions météorologiques pluvieuses fréquentes, des modes de culture du riz variés et des coûts élevés d'échantillonnage sur le terrain, rendant difficile la cartographie efficace et fiable du riz par télédétection. Cet article étudie la zone de Tongnan dans la ville de Chongqing, en tirant parti des avantages complémentaires des données de télédétection multisource, en utilisant la parcelle agricole comme unité de base, analysant les régularités saisonnières du riz dans différents modes d'imagerie, propose une stratégie d'auto-génération des échantillons et réalise une cartographie automatisée du riz basée sur un modèle de forêt aléatoire avec sélection de caractéristiques. Les résultats montrent que cette méthode peut générer automatiquement des données d'entraînement précises et représentatives, les caractéristiques temporelles des échantillons générés correspondent étroitement aux échantillons sur le terrain (similarité spectrale corrélée 0.987, distance d'alignement temporel dynamique 4.719). L'utilisation des échantillons générés pour la cartographie du riz atteint une précision globale de 89 %, une erreur d'extraction de surface totale de -7,5 % et une incertitude cartographique faible. L'analyse de sensibilité indique que la précision et la stabilité de la cartographie du riz sont influencées par le nombre d'échantillons, leur distribution spatiale et la sélection des bandes de caractéristiques. Cette étude offre une solution fiable pour la génération automatique rapide et précise d'échantillons pour la cartographie du riz dans les zones vallonnées, fournissant une base scientifique pour les stratégies d'échantillonnage et la sélection des bandes de caractéristiques.

zones vallonnées; régularités saisonnières; télédétection temporelle; échelle parcellaire; génération automatique d’échantillons; cartographie du riz