El cambio climático y la rápida urbanización son dos procesos globales que han agravado significativamente los desastres naturales, como la sequía y las inundaciones. La urbanización sin una planificación y ejecución resilientes y sostenibles podría llevar a cambios indeseables en los paisajes y en la capacidad de regulación de aguas pluviales. Estos cambios han exacerbado los efectos de eventos climáticos extremos con consecuencias desastrosas en muchas ciudades del mundo. Desafortunadamente, la gran tormenta en Zhengzhou, China, el 20 de julio de 2021, fue uno de estos ejemplos. Este evento proporcionó una rara oportunidad para estudiar los papeles clave de las infraestructuras verdes (IG) en la mitigación de riesgos de inundación en un importante centro urbano después de un devastador evento de inundación. Utilizando los datos de imágenes de alta resolución recopiladas a través de dos satélites, se realizó un estudio exhaustivo del Sistema Jialu en la Gran Zhengzhou para comparar sistemáticamente hasta dónde había llegado el agua del río antes y después de la gran tormenta del 20 de julio de 2021, con el fin de identificar los principales eslabones débiles en el sistema de IG y gestión de aguas pluviales de la ciudad. Se generó un índice de intensidad de inundación por inundación (FI) en las Regiones Superior (UJLR), Media (MJLR) y Inferior (LJLR) del Sistema del Río Jialu. Se calculó el I de Moran bivariado, un coeficiente de correlación entre FI y características del paisaje, y se utilizó para identificar áreas problemáticas para futuras mejoras. Nuestros resultados mostraron que el MJLR tuvo los impactos de inundación más severos. El LJLR tuvo el mayor cambio en la distancia que alcanzó el agua del río después de la inundación, que varió de 4.59 m a 706.28 m. En UJLR, los porcentajes de minas, tierras de cultivo y espacios verdes tuvieron los coeficientes de correlación de I de Moran bivariado globales más altos. En MJLR, los porcentajes de tierras vacantes, superficies impermeables y cuerpos de agua tuvieron los coeficientes de correlación de I de Moran bivariado globales más altos. En LJLR, los porcentajes de tierras vacantes, cuerpos de agua y tierras de cultivo tuvieron los coeficientes de correlación de I de Moran bivariado globales más altos. Los porcentajes totales de áreas con índices de características del paisaje altos y altos índices de intensidad de inundación por inundación y bajos índices de características del paisaje y altos índices de intensidad de inundación por inundación son 12.96%, 13.47% y 13.80% en UJLR, MJLR y LJLR, respectivamente. Estos tipos de composición de cobertura del suelo identificados para cada región pueden ser tratados como áreas de enfoque principal. Sin embargo, los análisis del Modelo GeoDector (GDM) mostraron que nuestras ocho variables de características del paisaje no eran independientes. Por lo tanto, un enfoque más integral que integre las ocho variables sigue siendo necesario en los futuros esfuerzos de mitigación de inundaciones.