Los desastres por inundaciones son uno de los principales peligros naturales que amenazan la producción agrícola. Para reducir las pérdidas agrícolas por desastres, es crucial identificar con precisión las áreas agrícolas afectadas por inundaciones. Tomando la ciudad de Shengzhou como estudio de caso, propusimos un método refinado para identificar las áreas agrícolas afectadas por inundaciones integrando datos de teledetección por microondas y óptica con técnicas de aprendizaje profundo, SIG y el método de diferencia directa basado en píxeles. Las ventajas complementarias de los datos de teledetección por microondas y óptica pueden resolver eficazmente el problema de la dificultad para detectar con precisión las inundaciones debido a las nubes densas antes y después de los desastres por inundaciones. La tecnología de aprendizaje profundo puede identificar eficazmente las áreas de tierras agrícolas, y el método de diferencia directa de píxeles puede analizar con precisión los desastres agrícolas por inundaciones. Al analizar tres eventos de lluvia típicos junto con las características topográficas y geomorfológicas de la ciudad de Shengzhou, los resultados indican que las áreas de desastres agrícolas por inundaciones exhiben una heterogeneidad espacial significativa. Los principales factores que influyen incluyen la intensidad de la lluvia, la topografía y la infraestructura de drenaje. Las regiones norte, este y suroeste de la ciudad de Shengzhou, particularmente las áreas periféricas adyacentes a terrenos montañosos y colinosos, contienen la mayor parte de las tierras agrícolas afectadas por inundaciones. Estas áreas, caracterizadas por una topografía baja, son altamente susceptibles a desastres por inundaciones. Por lo tanto, optimizar los sistemas de drenaje de las tierras agrícolas en áreas bajas cerca de regiones montañosas y colinosas de la ciudad de Shengzhou es esencial para mejorar la resiliencia ante inundaciones.