벼는 중요한 곡물 작물로서, 벼 재배 면적을 정확하고 적시에 파악하는 것이 식량 안보 상황을 정밀하게 분석하는 기반이다. 남서부 구릉 산악 지역은 잦은 음우 기상과 다양한 벼 재배 방식, 현장 샘플링 비용이 높아 효율적이고 신뢰할 수 있는 벼 원격 탐사 매핑이 어렵다. 본 논문은 충칭시 통난구를 연구 구역으로 하여, 다중 원격 탐사 데이터의 상호 보완적 이점을 활용하고 경지 필지를 기본 단위로 하여, 서로 다른 영상 모드에서의 벼 계절 규칙을 분석하고, 샘플 자동 생성 전략을 제안하며, 특징 선택 기반 랜덤 포레스트 모델을 통해 벼 자동 매핑을 실현하였다. 연구 결과는 해당 방법이 정확하면서 대표성 있는 학습 샘플 데이터를 자동 생성할 수 있음을 보여주며, 생성된 샘플의 시계열 특성은 현장 샘플과 매우 일치함을 나타냈다(분광 상관 유사도 0.987, 동적 시간 정렬 거리 4.719). 생성된 샘플을 이용한 벼 매핑은 전체 정확도 89%, 전체 면적 추출 오차 -7.5%, 매핑 불확실성은 낮았다. 민감도 분석 결과, 벼 매핑의 정확도와 안정성은 샘플 수, 공간 분포, 특징 밴드 선택 등에 영향을 받았다. 본 연구는 구릉 산악 지역의 벼 빠르고 정밀한 매핑을 위한 신뢰할 수 있는 샘플 자동 생성 방안을 제공하며, 샘플링 전략 수립과 특징 밴드 선택에 과학적 근거를 마련한다.

구릉 산악지; 계절 규칙; 시계열 원격 탐사; 필지 규모; 샘플 자동 생성; 벼 매핑