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呼伦贝尔市东部的阿荣旗、莫力达瓦旗、鄂伦春自治旗和扎兰屯市四个盟市是内蒙古自治区重要的粮食生产基地和商品粮输出基地，在全区农业系统中占据重要地位。但由于该地区特殊的地理位置和气候条件，以及近年来人为活动不断加剧，导致该地区成为农业灾害频发区，对正常的农业生产生活造成严重影响。传统农业灾害监测的方法不仅信息滞后，而且由于以人工为主的查勘方式导致定损不准确。所以，及时准确地获取农业灾害信息对灾后救援、农险理赔、种植结构优化调整、精准扶贫等工作具有重要意义。 本文提出了一种快速准确的农业灾害信息提取方法，选用多时相的MOIDS反射率产品，构建NDVI时间序列，利用自迭代组织算法分类方法提取水田和旱地，通过标准化处理消除了因不同耕地类型和区域位置造成的NDVI差异，对标准化模型进行分级处理，将不同时期的灾害信息进行合并后，去除非灾害区域，并进行分区统计。通过该方法，以呼伦贝尔市东部的阿荣旗、莫力达瓦旗、鄂伦春自治旗和扎兰屯市四个盟市为研究区，进行研究区2016年农业灾害信息提取，并计算各盟市的受灾面积和受灾等级等信息进行横向比较，实现了大尺度范围长时间序列的农业灾害信息提取，避免了传统农业灾害监测方法信息滞后和不准确的问题。主要研究结果如下: (1)利用裸土期和生长期的两期影像数据，通过非监督分类的迭代自组织数据分析算法提取研究区的耕地范围，总面积为2057.94万亩。总体精度Pc为0.78，Kappa系数PA％为74.32％，结果精度较高;再选用水田灌水期的影像区分旱地和水田，总体精度Pc为0.90，Kappa系数PA％为80.91％，分类结果精度较高，说明利用该时期的遥感数据和分类方法适用于旱地和水田的区分。 (2)利用6月下旬至9月下旬连续6个时相的MODIS反射率产品，在区分地理位置和耕地类型的情况下，通过标准化处理、NDVI分级、灾害信息合并和噪声消除等步骤，得出研究区2016年作物关键生长期的农业灾害信息，受灾总面积达到412.56万亩。监测结果总体精度Pc为0.63，Kappa系数PA％为78.16％，提取结果精度较高，说明了该方法适用于大尺度范围、长时间序列的农业灾害监测。并计算了各盟市的受灾面积、受灾面积遥感指数、受灾面积比值指数和受灾等级指数，对各盟市的整体受灾情况进行了较为深入的分析。 (3)基于灾害监测结果，并根据实地采样得出该地区2016年遭受的灾害主要为旱灾，且呼伦贝尔市东部旱灾频发，进而结合研究区的地理位置、气候条件、土壤类型和地形地势等因素，提出了旱灾防治的相应建议对策，包括营造防护林、加强科学管水、发展节水型农业和早作农业以及构建旱灾预警体系，为研究区农业的健康可持续发展贡献自身微薄的力量。 结果表明:利用多时相的MODIS反射率产品，基于不同地理位置和耕地类型，通过标准化处理、NDVI分级、灾害信息合并和噪声消除等技术方法，适用于大尺度范围、长时间序列的农业灾害监测。