党的十九大强调“实施乡村振兴战略”,其核心是着力破解城乡发展不平衡、农村发展不充分等突出问题。在乡村振兴战略背景下产业兴旺是其重点,而粮食产业则是产业兴旺的重要支撑。习近平总书记指出,“确保国家粮食安全,把中国人的饭碗牢牢端在自己手中”。粮食是人类赖以生存和发展的物质基础,我国是世界上粮食产量大国,而东北作为全国最大的商品粮基地,保障东北地区粮食稳产高产,就是保障社会平稳发展和国家经济安全的关键。近年来,随着全球气候的不断变化和极端天气的频繁发生,农业灾害对农作物的生长和产量造成了严重危害。中国每年约有五千万公顷的耕地会受到农业灾害破坏,而风灾引起的作物倒伏是农业灾害的主要现象之一。快速、准确、大面积评价作物倒伏情况能够有效确保国家粮食安全。传统提取作物倒伏的方法主要依靠野外实地调查,这种方法效率低下,经济成本和人工成本较高,并且该方法不适合大面积倒伏的提取。而遥感技术的快速发展为获取作物倒伏信息提供了新的方法。基于遥感的方法具有成本低、监测面积大、方便快捷等优点。风灾引起的玉米倒伏可能导致玉米大量减产,利用遥感技术准确监测玉米倒伏面积与空间分布信息对灾情的评估非常重要。本文通过野外实地调查采样,获取实验数据,从农田防护林整治的视角下,对九三管理局玉米倒伏地块和农田防护林进行提取。在倒伏玉米识别方面,本文利用Planet和Sentinel-2影像分别结合面向对象分类与基于像元分类方法提取研究区倒伏玉米,同时评估了不同影像特征（光谱特征和纹理特征）与不同分类方法（支持向量机法SVM和随机森林法RF）对玉米倒伏提取精度的影响。在农田防护林识别方面,利用GF-6影像通过计算归一化植被指数（NDVI）结合阈值法提取农田防护林的空间分布结果。综合分析九三管理局内倒伏玉米信息与农田防护林结构指标的定量关系:主林带间距与有效防护距离、林带宽度与倒伏玉米面积分析、林网密度与倒伏玉米面积分析,以及农田防护林存在的断带缺株等问题,并对农田防护林的整治提出对策建议。研究结果表明:（1）使用高空间分辨率的Planet影像进行玉米倒伏提取的精度普遍高于Sentinel-2影像。（2）从分类精度和面积精度来看,Planet影像的光谱特征+均值特征结合面向对象RF分类,总体精度和Kappa系数分别为94.8%和0.86,面积的平均误差最低为4.61%。（3）采用Planet和Sentinel-2影像结合面向对象分类提取玉米倒伏精度高于基于像元分类。本研究不仅分析了面向对象方法的优势,还评估了使用不用影像数据结合面向对象方法的适用性,可以为遥感提取作物倒伏相关研究提供一定的借鉴。（4）通过对主林带间距与有效防护距离的分析,得出模型的R~2为0.78。根据林带走向的不同,分析林带宽度与地块内玉米倒伏面积之间进行线性回归分析,得到模型R~2为0.67。通过对林网密度与地块内玉米倒伏面积之间关系进行拟合得到模型R~2为0.59。（5）九三管理局农田防护林带存在以下三个问题:主林带间距、林带宽度和林网密度结构设置不合理。对以上问题的对策建议如下:主林带间距应设置为430-510m。林带宽度和林网密度应设置为8-12m和0.18-0.20。本文以2020年9月受台风“美莎克”影响导致九三管理局大面积倒伏玉米为研究对象,利用多源卫星遥感影像数据,提取研究区内玉米的光谱特征和纹理特征并构建两种特征组合,结合面向对象和基于像元两种不同分类方法,以期选取适合研究区玉米倒伏识别的最佳影像和分类方法,为农业保险理赔等方面提供参考依据。通过对农田防护林的结构指标与倒伏玉米信息之间进行分析,提出了适合当地的农田防护林布局指标。为九三管理局今后的农田防护林建设和修缮等工作提供一定的思路和科学的数据参考。