El arroz es un cultivo de gran importancia alimentaria, y obtener de manera precisa y oportuna la superficie cultivada de arroz es la base para un análisis preciso de la situación de seguridad alimentaria. En las zonas montañosas onduladas del suroeste, donde el clima lluvioso es frecuente, los modos de cultivo de arroz son variados y los costos de muestreo de campo son altos, lo que dificulta la realización de un mapeo remoto del arroz eficiente y confiable. Este estudio toma como área de investigación el distrito de Tongnan en la ciudad de Chongqing, aprovechando las ventajas complementarias de datos multifuente de teledetección, utilizando parcelas agrícolas como unidad básica, analizando las regularidades estacionales del arroz en diferentes modos de imagen, proponiendo una estrategia de generación automática de muestras y realizando un mapeo automatizado del arroz basado en un modelo de bosque aleatorio con selección de características. Los resultados muestran que este método puede generar automáticamente datos de entrenamiento precisos y representativos, y que las características temporales de las muestras generadas coinciden estrechamente con las muestras de campo (similitud espectral correlacionada 0.987, distancia de alineación temporal dinámica 4.719). El uso de las muestras generadas para el mapeo del arroz alcanzó una precisión general del 89%, un error total de extracción de área de -7.5% y una baja incertidumbre en el mapeo. El análisis de sensibilidad indica que la precisión y estabilidad del mapeo del arroz se ven afectadas por la cantidad de muestras, su distribución espacial y la selección de bandas de características. Este estudio proporciona una solución confiable para la generación automática rápida y precisa de muestras para el mapeo del arroz en zonas montañosas onduladas, y ofrece una base científica para el diseño de estrategias de muestreo y la selección de bandas de características.

zonas montañosas onduladas; regularidades estacionales; teledetección temporal; escala parcelaria; generación automática de muestras; mapeo de arroz