Получение расхода рек является важной основой для распределения водных ресурсов и экологической защиты. Традиционные методы наблюдения за расходом трудоемки и времязатратны, что затрудняет удовлетворение требований современной гидрологической мониторинга по охвату и своевременности. С развитием технологий дистанционного зондирования появляются эффективные и широко охватывающие данные и методы для исследований обратного моделирования расхода. В данном исследовании используется платформа облачных вычислений дистанционного зондирования Google Earth Engine (GEE) с использованием спутниковых изображений Landsat-5/7/8 и Sentinel-1/2 для массового извлечения данных ширины реки в бассейне реки Ганьцзян на участке Вэйчжоу с 1990 по 2019 годы, а также участках Чжаньшу, Сяцзян и Цзян с 2003 по 2019 годы. С использованием степенных и линейных функций оценивался расход для четырех участков реки. Результаты показали, что извлеченная через GEE ширина реки эффективно реализует обратное моделирование расхода. В период 1990–2003 гг. расчетный расход на участке Вэйчжоу хорошо совпадал с измеренным расходом, однако после 2003 года расчетный расход существенно занижал расход в период высокой воды и завышал в период низкой воды, что привело к низкой общей точности модели (R² = 0,69, NSE = 0,66). Для участков Чжаньшу, Сяцзян и Цзян в период 2003–2019 гг. обратное моделирование было стабильным и высоко согласованным с измерениями (R² и NSE выше 0,90). Помимо возвратного эффекта воды в нижнем участке реки Ганьцзян, изменение рельефа русла реки также является одной из причин низкой точности обратного моделирования на участке Вэйчжоу; под влиянием незаконного добывания песка и перемещения наносов в период 1990-2019 гг. гидрометрический разрез Вэйчжоу подвергся интенсивным изменениям, пройдя три этапа – "снижение - подъем - стабильность", с максимальной глубиной обработки 2,56 м. Разделение участка Вэйчжоу на три периода (1990–1999, 2000–2011, 2012–2019) и повторное моделирование расхода значительно улучшило точность модели, значения R² и NSE были больше 0,85, особенно в период 2012–2019 гг., где R² и NSE достигли 0,90.

многоданные спутники, оценка расхода, технологии дистанционного зондирования, Google;Earth;Engine（GEE），бассейн озера Поянху, река Ганьцзян