Abstract Many countries experiences floods due to heavy flows carried by trans-boundary Rivers. Hydrological modelling in un-gauged catchments and trans-boundary Rivers has become a challenging task for hydrological modellers. This research aims at estimating river discharges computed solely using satellite images, with no ground-based or a prior information at all. It is also aimed at testing the applicability of approach in very well defined channel to braided channels and in very wide range of discharge conditions. The approach works owing to principle of hydraulic geometry of natural rivers. Monitoring these discharges in upstream areas will help in forecasting flows in the downstream areas. In this paper, an attempt is made to estimate the river discharge using river flow width information derived from temporal satellite remote sensing data alone. The approach is based on Many Stations Hydraulic Geometry (AMHG) principle through Genetic Algorithm Technique. The technique is demonstrated in four major rivers in India for various discharge values using temporal remote sensing data of Indian Remote Sensing Satellites (IRS) and LANDSAT. Computed discharges are validated with observed discharges in all the identified river reaches using statistical method and found to have very good match. This novel approach is useful globally for quantifying river discharges with continuous imaging of the rivers and has strong advantage in flood early warning and water resources assessment.

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一种基于遗传算法技术的河流水力几何卫星河流流量估算新方法

摘要 许多国家因跨界河流的大流量而遭受洪水。未计量的集水区和跨界河流中的水文建模已成为水文建模人员的一项具有挑战性的任务。这项研究旨在估算仅使用卫星图像计算的河流流量，完全没有地面或先验信息。它还旨在测试方法在非常明确的通道到编织通道以及非常广泛的放电条件中的适用性。由于天然河流的水力几何原理，该方法有效。监测上游地区的这些排放将有助于预测下游地区的流量。在本文中，尝试仅使用来自时间卫星遥感数据的河流流量宽度信息来估计河流流量。该方法基于通过遗传算法技术的多站水力几何 (AMHG) 原理。该技术使用印度遥感卫星 (IRS) 和 LANDSAT 的时间遥感数据在印度的四个主要河流中展示了各种流量值。计算出的流量与使用统计方法在所有已识别河段中观察到的流量进行了验证，并发现它们具有很好的匹配性。这种新颖的方法在全球范围内通过对河流进行连续成像来量化河流流量，并且在洪水预警和水资源评估方面具有很强的优势。该方法基于通过遗传算法技术的多站水力几何 (AMHG) 原理。该技术使用印度遥感卫星 (IRS) 和 LANDSAT 的时间遥感数据在印度的四个主要河流中展示了各种流量值。计算出的流量与使用统计方法在所有已识别河段中观察到的流量进行了验证，并发现它们具有很好的匹配性。这种新颖的方法在全球范围内通过对河流进行连续成像来量化河流流量，并且在洪水预警和水资源评估方面具有很强的优势。该方法基于通过遗传算法技术的多站水力几何 (AMHG) 原理。该技术使用印度遥感卫星 (IRS) 和 LANDSAT 的时间遥感数据在印度的四个主要河流中展示了各种流量值。计算出的流量与使用统计方法在所有已识别河段中观察到的流量进行了验证，并发现它们具有很好的匹配性。这种新颖的方法在全球范围内通过对河流进行连续成像来量化河流流量，并且在洪水预警和水资源评估方面具有很强的优势。计算出的流量与使用统计方法在所有已识别河段中观察到的流量进行了验证，并发现它们具有很好的匹配性。这种新颖的方法在全球范围内通过对河流进行连续成像来量化河流流量，并且在洪水预警和水资源评估方面具有很强的优势。计算出的流量与使用统计方法在所有已识别河段中观察到的流量进行了验证，并发现它们具有很好的匹配性。这种新颖的方法在全球范围内通过对河流进行连续成像来量化河流流量，并且在洪水预警和水资源评估方面具有很强的优势。