El sur de China está dominado por la agricultura montañosa y tierras de cultivo que están en riesgo de desastres por inundaciones, lo que supone una gran amenaza para la seguridad alimentaria. El radar de apertura sintética (SAR) tiene la ventaja de ser todo tiempo, con la capacidad de penetrar nubes y monitorear la información de inundación de tierras de cultivo. Sin embargo, los datos SAR pueden ser interferidos por ruido, es decir, sombras de radar y cuerpos de agua permanentes. Los datos existentes de tierras de cultivo derivados de datos de cobertura terrestre de acceso abierto no son lo suficientemente precisos para enmascarar estos ruidos principalmente debido a una resolución espacial insuficiente. Este estudio propuso un método que extraía la inundación de tierras de cultivo con una máscara de tierras de cultivo de alta resolución espacial. Primero, se aplicó la Red Proporcional-Integral-Derivativa (PIDNet) a las imágenes a nivel de submetro para identificar áreas de tierras de cultivo. Luego, se utilizó el índice de agua polarizado dual Sentinel-1 (SDWI) y la detección de cambios (CD) para identificar áreas de inundación a partir de cuerpos de agua abiertos. Se realizó un estudio de caso en la provincia de Fujian, China, que soportó varias lluvias intensas en el verano de 2022. El resultado de la Intersección sobre Unión (IoU) de los datos de tierras de cultivo extraídos alcanzó el 89.38%, y el puntaje F1 de la inundación de tierras de cultivo logró el 82.35%. El método propuesto brinda apoyo para la evaluación de desastres agrícolas y el monitoreo de emergencias por desastres.