يعد الحصول على تدفق الأنهار أساسًا مهمًا لتوزيع الموارد المائية وحماية البيئة. الطرق التقليدية لمراقبة التدفق تستغرق وقتًا وجهدًا كبيرين، ويصعب تلبية متطلبات الرصد الهيدرولوجي الحديثة من حيث النطاق والوقتية. مع التطور المستمر لتقنية الاستشعار عن بعد، تم توفير موارد بيانات وتقنيات فعالة وذات تغطية واسعة لدراسة العكس التدفق. تعتمد هذه الدراسة على منصة الحوسبة السحابية للاستشعار عن بعد Google Earth Engine (GEE)، باستخدام صور الأقمار الصناعية Landsat 5/7/8 و Sentinel-1/2، وتم استخراج عرض النهر بشكل جماعي لمقطع نهر واي تشو في حوض نهر غانغ من 1990 إلى 2019 ومقاطع تشانغشو، شياجيانغ، وجيان من 2003 إلى 2019، وتم تقدير تدفق النهر لأربعة مقاطع باستخدام الدوال الأسية والدوال الخطية. أظهرت النتائج أن عرض النهر المستخلص بكميات كبيرة باستخدام GEE يمكن أن يحقق عكس التدفق بشكل فعال. في الفترة من 1990 إلى 2003، كان تدفق العكس لمقطع واي تشو متوافقًا بدرجة عالية مع التدفق المقاس، ولكن بعد 2003 تم التقليل بشكل واضح من تدفق الماء مرتفع المستوى وزيادة تقدير تدفق الماء منخفض المستوى، وكانت دقة العكس إجمالاً منخفضة (R²=0.69، NSE=0.66). بالمقارنة، كان أداء العكس لمقاطع تشانغشو، شياجيانغ وجيان مستقرًا من 2003 إلى 2019 ومتوافقًا للغاية مع التدفق المقاس، وكانت دقة العكس عالية (R² وNSE لكل منها يزيد عن 0.90). بالإضافة إلى تأثير ارتداد المياه في مقطع نهاية نهر غانغ، كان تطور تضاريس النهر من أسباب انخفاض دقة عكس التدفق في مقطع واي تشو؛ وتأثرًا بالنشاطات غير القانونية لاستخراج الرمال وحركة الطمي، شهد المقطع الكبير لموقع واي تشو تغيرات حادة بين 1990 و2019، مع ثلاث مراحل عامة مرت بها “انخفاض - ارتفاع - استقرار”، وأقصى عمق قطع كان 2.56 مترًا؛ وقسم تدفق العكس لمقطع واي تشو إلى ثلاث فترات زمنية 1990-1999، 2000-2011 و 2012-2019، حيث تحسنت دقة العكس بشكل ملحوظ، وكانت قيم R² وNSE لكل فترة أكبر من 0.85، لا سيما في الفترة 2012-2019، حيث ارتفعت قيم R² وNSE إلى 0.90.

أقمار صناعية متعددة المصادر، تقدير التدفق، تقنية الاستشعار عن بعد، Google;Earth;Engine (GEE)، حوض بحيرة بويانغ، نهر غانغ