Hydrological variability (HA) in the river due to damming is well explored but there is a dearth of research about the HA on the riparian wetland. Time series data scarcity perhaps withstands against such research. The present work intended to measure the degree of HA of the river using flow data of gauge station and riparian wetland using time-series remote sensing data derived wetland indices as a proxy of water depth. For the first time, it is attempted to measure the degree of HA of wetland at pixel levels multi-analytical approaches like image-based hydrological attributes integration (HAI) approach, Histogram comparison approach (HCA), and Range of variability approach (RVA). The result has demonstrated that both river and wetlands have experienced significant HA after damming over the Atreyee river basin of India and Bangladesh. The degree of HA of the river in pre-monsoon and post-monsoon seasons respectively are 35.73% and 20.90% as per HCA and 27% and 28% as per RVA. In the wetland, this degree is quite higher (>66%) as per HCA and <33% as per RVA over 68% to 84% area. Image centric HAI shows that 14.85% and 22.75% hydrologically rich wetland area is converted lower hydrological zones for NDWI and MNDWI indices. Remote sensing data based HA analysis is successful and can be used in other environments. This HA in consequence of the dam on river and wetland may lead to a reverse impact on wetland habitat and ecosystem. Maintenance of ecological flow is necessary to make the situation ecologically relevant.

由于堰塞引起的河流水文变异性（HA）已被很好地探索，但是关于河岸湿地上的HA缺乏研究。时间序列数据稀缺也许可以抵御这种研究。本工作的目的是使用测距站和河岸湿地的流量数据，使用时间序列遥感数据得出的湿地指数作为水深的代表，来测量河流的HA程度。首次尝试在象素级上测量湿地的高可用性程度，采用多种分析方法，例如基于图像的水文属性积分（HAI）方法，直方图比较方法（HCA）和变异范围方法（RVA） 。结果表明，在印度和孟加拉国的阿特里河流域筑坝之后，河流和湿地都经历了重要的高可用性。季风前和季风后河流的HA程度分别​​为HCA的35.73％和20.90％，RVA的分别为27％和28％。在湿地中，在68％到84％的面积上，根据HCA，该程度相当高（> 66％），根据RVA <33％。以图像为中心的HAI表明，对于NDWI和MNDWI指数，水文丰富的湿地面积是转换后的较低水文区的14.85％和22.75％。基于遥感数据的HA分析是成功的，并且可以在其他环境中使用。由于水坝在河流和湿地上造成的这种HA可能导致对湿地栖息地和生态系统的反向影响。维持生态流量对于使这种情况具有生态意义是必要的。根据HCA，这个程度要高得多（> 66％），而按照RVA则要小于68％至84％（33％）。以图像为中心的HAI显示，对于NDWI和MNDWI指数，水文丰富的湿地面积转换为较低的水文区。基于遥感数据的HA分析是成功的，并且可以在其他环境中使用。由于水坝在河流和湿地上造成的这种HA可能导致对湿地栖息地和生态系统的反向影响。维持生态流量对于使这种情况具有生态意义是必要的。根据HCA，这个程度要高得多（> 66％），而按照RVA则要小于68％至84％（33％）。以图像为中心的HAI显示，对于NDWI和MNDWI指数，水文丰富的湿地面积转换为较低的水文区。基于遥感数据的HA分析是成功的，并且可以在其他环境中使用。由于水坝在河流和湿地上造成的这种HA可能导致对湿地栖息地和生态系统的反向影响。维持生态流量对于使这种情况具有生态意义是必要的。由于水坝在河流和湿地上造成的这种HA可能导致对湿地栖息地和生态系统的反向影响。维持生态流量对于使这种情况具有生态意义是必要的。由于水坝在河流和湿地上造成的这种HA可能导致对湿地栖息地和生态系统的反向影响。维持生态流量对于使这种情况具有生态意义是必要的。