洪涝灾害是与全球变化有关的重要灾害类型，其对农业生产、国民经济发展具有严重影响。如何能够科学、快速地监测洪涝灾情并进行灾损评估，对于开展保险理赔和救灾补偿具有重要的意义。已有的研究主要集中在洪涝灾害对人口、基础设施、社会经济等方面的灾损评估，由于面向农作物的洪涝灾害损失评估较为复杂，不仅要提取农作物洪涝淹没范围、历时等强度信息，而且须考虑农作物品种、水肥、生育期以及土壤质地等因素，所以针对农作物特别是水稻的洪涝灾害监测、损失评估还很少涉及，没有形成一个基础性、理论性、实践性较为完善的研究成果。本文以洪涝灾害下的水稻为研究对象，通过小区模拟试验和野外实地数据调查，从影响水稻生长发育的淹水深度、淹水历时、淹没面积、泥沙含量等洪涝灾害因素出发，分析了不同生育期、不同洪涝胁迫程度下水稻叶面积指数(LAI)、叶绿素荧光参数(FPs)和产量减损的变化规律，通过光谱特征提取、植被指数构建，采用红边特征参数、连续统去除参数分析了涝害胁迫下水稻的冠层光谱特征，并结合多元线性回归、BP神经网络、偏最小二乘等多种建模方法构建了水稻叶面积指数、叶绿素荧光参数和产量的估算模型。此外，以国产HJ卫星影像为本底数据，采用变化向量分析法研究了水稻洪涝受灾范围的遥感提取方法，并结合洪涝遥感影像提取的水体浑浊指数(WTI)、垂直植被指数(PVI)提出了水稻洪涝灾情和产量减损的遥感评价方法，可用于大范围的水稻灾损快速评估。本文的研究内容主要为洪涝灾害下水稻长势、产量高光谱遥感监测的机理研究，并结合近年两次较严重的洪涝灾害进行了大范围灾情评估的遥感分析，研究成果为遥感监测洪涝灾害发生后水稻的受灾程度、长势、产量减损提供了技术支持和理论依据。