Рис является важным продовольственным культуром, и получение точной и своевременной информации о площади посевов риса является основой для точного анализа ситуации с продовольственной безопасностью. Южные холмистые районы характеризуются частыми дождями и унылой погодой, разнообразными способами выращивания риса и высокой стоимостью сбора образцов на местности, что затрудняет эффективное и надежное дистанционное картографирование риса. В этом исследовании мы использовали район Тунань в городе Чунцин Китая в качестве исследуемой территории, и воспользовались комплементарностью различных данных дистанционного зондирования, принимая участие в основе земельных участков в качестве базовой единицы, чтобы разобраться в сезонных закономерностях риса в различных режимах изображения, предложить стратегию автоматической генерации образцов и осуществить дистанционное картографирование риса на основе модели случайного леса с оптимизацией характеристик. Результаты исследования показывают, что эта методика способна автоматически генерировать точные и репрезентативные обучающие образцы, при этом характеристики созданных образцов очень сходны с образцами на местности (корреляция спектральных характеристик 0.987, динамическое время регулярной дистанции 4.719). Используя сгенерированные образцы для картографирования риса, общая точность составила 89%, ошибка извлечения общей площади составила -7,5%, и отображение является ненадежным. Анализ чувствительности показывает, что точность и стабильность картографирования риса зависят от факторов, таких как количество образцов, пространственное распределение и выбор спектральных характеристик. Это исследование может предложить надежное решение для быстрого и точного картографирования риса в холмистых районах, а также обоснование стратегии выбора образцов и спектральных характеристик.

Холмистые районы; Сезонные закономерности; Временное зондирование; Масштаб участка; Автоматическая генерация образцов; Картирование риса