Рис является важной культурой для продовольственных целей, и точное и своевременное получение информации о площади посева риса является основой для точного анализа состояния продовольственной безопасности. Южная гористая местность часто переживает дождливую погоду, разнообразны модели посева риса, а стоимость наземной выборки высока, что затрудняет достижение эффективной и надежной удаленной картировки риса. В данном исследовании мы использовали район Тунань в городе Чунцин провинции Цзилин как объект исследования, при этом использовали взаимодополняемые преимущества многочисленных данных дистанционного зондирования, исходя из земельных участков как базового элемента, мы проанализировали сезонные законы риса в различных режимах съемки, предложили стратегию автоматического создания выборки на основе улучшения признаков через модель случайных лесов. Результаты показали, что этот метод способен автоматически создавать точные и репрезентативные обучающие выборки, при этом сгенерированные через время признаки абсолютно сходны с наземными образцами (спектральная корреляция 0,987, динамическое расстояние соответствия времени 4,719). Используя сгенерированные образцы для картировки риса, общая точность достигла 89%, общая погрешность определения площади -7,5%, и низкая неопределенность картирования. Анализ чувствительности показал, что точность и стабильность картографирования риса зависит от нескольких факторов, таких как количество образцов, пространственное распределение и выбор волн признаков. Это исследование может предложить надежный способ быстрого и точного картографирования риса в гористых районах, и предоставить научные основания для разработки стратегии автоматического создания образцов и выбора волн признаков.

Гористая местность; сезонная закономерность; временное зондирование; масштаб блока; автоматическое создание образцов; картографирование риса