文章摘要:洪涝灾害严重危害人类的生命和财产安全，洪涝灾害的应急监测对灾情评估具有重要意义。灾害发生时期往往伴随恶劣天气，针对洪涝灾害期间光学遥感数据使用受限问题，研究选取“7·20”重灾区（河南省鹤壁市浚县）灾害前后Sentinel-1、Sentinel-2多时相主被动遥感影像为数据源，以有效提取洪水淹没范围，并进一步对土地利用/覆盖类型受灾情况进行评估。首先在对Sentinel-1A雷达数据进行多视、配准、地理编码等处理的基础上进行阈值分割提取水体，然后基于随机森林集成学习对Sentinel-2光学影像进行灾前地类提取，最后结合GIS地理信息分析技术进行研究区乡镇淹没面积、淹没空间特征分析，并评估灾情影响。结果显示：（1）Sentinel-1雷达数据能够快速、有效提取受灾后水体面积，如2021年7月27日和8月8日监测到的水体面积分别为95.755km²和103.368km²。（2）Sentinel-2光学数据结合随机森林算法能够精确获取受灾前研究区土地利用/覆盖类型，精度达96.3%，能够为不同地类受灾评估提供有效支撑。（3）新镇、小河镇受灾最为严重，洪水面积均在34km²以上，主要原因为上游泄洪、水满溢出河堤。研究结果表明，协同多时相Sentinel-1/2主被遥感影像能够在恶劣天气条件下有效提取水淹区域，可为应急救灾提供数据支持。

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