河流系统是一个重要的水文变量并且是人类社会及其周围生态系统水量供给的一个来源。然而，河水流量的知识是不充分的。通过减少流量的地面观测措施以及利用卫星获得的信息，这项研究提出问题“如何利用多个卫星测高数据估计河流流量？”。新的利用卫星信息估计河流流量的方法被开发并测试。所开发的方法寻求解决以下问题:(1)在以前有观测但是现在不运行的站点使用遥感数据估计河流流量(2)使用遥感估算没有观测的河流流量。为了解决第一个目标，我们提出一个创新的方法，使用两个卫星反演参数估算大陆河流日流量（河道宽度大于800米[Birkett and Beckley，2010]）。利用卫星测高数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据提供河流水位及有效宽度的时间序列。再用得到的MODIS和高度测量数据优化经过修改的曼宁公式里的未知参数。原位测量用于得出水位流量关系曲线，并对估计的结果进行评估。这些估计的NS值都在0.60和0.97之间，表明了方法的有效性和准确度。之后与先前开发的多元经验公式估计的结果进行比较，结果表明，我们的方法能够产生更好的结果，尤其是对于那些在本研究中河流流量大于50000m3/s的河流。此外，相对误差的平均值从4％（使用水位数据）降到3.02％（使用水位与宽度数据）。为了解决第二个目标，我们开发了一个方法，利用卫星得出河流流速、深度以及粗糙度系数的参数估计河流流量。在有一段距离的两个河段进行河宽的连续观测识别时间差。然后河水流速的估计用时间差和距离计算得出。河流深度用流速、粗糙系数和坡度之间的经验关系来估算。粗糙度系数用现有的河道状况表去估计。坡度利用516公里河段的DEM数据得出。最后，我们通过ENVISAT得出水位变化，从Landsat得到河宽变化。这些步骤运用在两个站点，并且流量估计的NS值在0.50到0.76之间。结果表明，利用卫星数据估算河流流量可能具有更好的精度。