Из-за погодных ограничений в период наводнений используются в основном радарные изображения или аэрофотоснимки для оценки наводнений, в то время как потенциал ночных огней и оптических изображений для оценки наводнений требует дальнейшего изучения. В данном исследовании изучался город Фуюань в июле-августе на основе спутниковых данных Sentinel-1, Sentinel-2 и Landsat 8. С помощью платформы больших данных дистанционного зондирования GEE (Google Earth Engine) извлекалась информация о водных объектах, а также использовались суммарная интенсивность ночных огней TNL (Total Night-time Light) и составной индекс ночного света CNLI (Compounded Night Light Index) для изучения взаимосвязи между изменениями водных объектов и ночным освещением с целью мониторинга и оценки динамики наводнений. Результаты показали: (1) на юге Фуюаня в июле-августе наблюдаются значительные изменения распределения водных объектов, особенно в зоне удержания воды Мэнва, где площадь водных объектов достигла максимума 323 км2 31 июля, что в 6 раз больше площади до наводнения; затем площадь водного покрытия пошла на спад, что совпадает по времени с открытием дамбы Ванцзяба для временного удержания и сброса воды. (2) Совместный анализ индексов ночного света TNL и CNLI в Фуюане показал, что изменения индексов освещенности являются обратными изменениям водных объектов, что указывает на эффективное отражение индекса ночного света динамики наводнения. (3) Совместный анализ водных объектов и индексов ночного света в восточной части Фуюаня, где данные наиболее полные, дополнительно подтвердил, что данные ночного света и водных объектов можно использовать для мониторинга наводнений. На примере наводнения в Фуюане в текущем году данное исследование расширило область применения данных ночного освещения и оптических изображений, а также подтвердило, что после строгой обработки данных многоканальные данные дистанционного зондирования, такие как радарные изображения Sentinel-1 и оптические снимки Sentinel-2 и Landsat 8, могут эффективно отслеживать изменения наводнений, играя важную роль в будущем мониторинге наводнений.