“2025年7月底，内蒙古土默川平原因罕见暴雨遭遇流域性洪水与哈素海退水渠决口的叠加冲击，对当地农业生产与基础设施造成了严重损害。针对灾后应急监测与灾情应对的迫切需求，专家提出一种融合水体综合指数与形态学处理的多时相Sentinel-2影像精细化水体识别方法，实现了水体信息的高效自动化提取，进一步引入历史水体频率数据建立基准水体分布，精准分离洪水淹没范围。结果表明，洪水识别总体分类精度达到97.4%，优于Sentinel-1最优阈值分割结果的92.8%。时间序列分析表明洪水淹没范围于8月25日前后扩张至峰值，总水体面积达880.01 km²，约为2024年正常水体面积的2.2倍，此后退水过程缓慢，一个月后淹没面积仅减少约53%。灾情评估结果显示，农作物中玉米受灾最为严重，受淹面积达192.6 km²，其中39.4%的区域积水持续超过30天。结合动态时间规整与K均值算法构建DTW-KMeans模型对玉米NDVI时间序列进行聚类分析，揭示作物恢复情况并评估产量损失风险，其中高风险区面积达238.9 km²，超过两周淹没可能导致植株倒伏甚至死亡，反映玉米在洪涝胁迫下的高敏感性与适应能力不足。研究结果可为干旱区极端水文事件的快速识别、灾后评估及农业风险管理提供有力技术支撑。”