吳劍平　杜洪波　李文杰　萬宇　肖毅　楊勝發(fā)

摘要：河流測深是河流研究中的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，但受地形交通條件限制山區(qū)河流測深數(shù)據(jù)匱乏，遙感監(jiān)測技術(shù)為測深反演提供了新途徑。本文基于河道概化斷面推導(dǎo)水位—河寬理論關(guān)系，結(jié)合Hydroweb數(shù)據(jù)集和Sentinel-1影像提出河流測深反演方法，分析暴露水平、河段平均長度、遙感觀測誤差因素對反演精度的影響，應(yīng)用于長江上游，以驗證該方法模擬河流流量的潛力。研究結(jié)果表明：① 河床高程估算誤差為4.00～4.06 m，估算斷面占實際斷面面積達73.69%～80.29%，反演效果相對較好。② 暴露水平是影響反演精度的主要因素，與反演精度呈正相關(guān)關(guān)系;選擇合適的河段平均長度可改善反演效果，建議長江上游選取10 km;相較河寬，反演精度對水位遙感觀測誤差更為敏感。③ 采用該方法估算河流流量效果較好，納什效率系數(shù)達0.92，具備推廣應(yīng)用潛力。研究成果可為無（缺）資料區(qū)河流測深監(jiān)測提供新的解決思路。

關(guān)鍵詞：河流測深;多源遙感;水位—河寬關(guān)系;流量估算;長江上游

中圖分類號：TV211

文獻標志碼：A

文章編號：1001-6791（2023）05-0766-10

山區(qū)河流具有獨特的地理、地貌和氣候條件，普遍存在河流生態(tài)功能退化、河流生境脆弱、洪澇災(zāi)害頻發(fā)等關(guān)鍵問題，受到政府和科研工作者的廣泛關(guān)注［1］。河流測深（包括河床高程和河道斷面形狀）表征了河道地形的空間分布特征，既是計算河流流量的關(guān)鍵水力變量，也是水動力模型模擬的重要輸入?yún)?shù)，同時還是河道地貌演變、河道生境保護和水資源管理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)［2-4］。以往河流測深主要通過測深桿、聲學多普勒流速剖面儀等實地測量獲得，但受限于經(jīng)濟性和安全性，山區(qū)河流普遍缺乏測深實測數(shù)據(jù)［5］。盡管數(shù)字高程模型（DEM）是一種實際河流測深可用代替品［6］，但無法反映水面以下的河道地形特征。

衛(wèi)星遙感提供了獨特的空間和時間視角，一定程度上彌補了傳統(tǒng)河流測深技術(shù)的不足，一些研究探索了利用光學遙感影像繪制河流測深的可能性［7-10］。Salavitabar等［7］建立河流深度與多光譜波段比值間的關(guān)系以估算遙感影像中每個像素水深；Legleiter［8］進一步提出一種從圖像到水深的分位數(shù)轉(zhuǎn)換（Image-to-depth quantile transformation，IDQT）框架，以減少測深反演對實測數(shù)據(jù)的需求。但此類方法受渾濁度、河床反射率和水柱光學特性等因素的限制，只適用于清淺河流，所建立的反演模型往往針對于特定水域。參數(shù)化方法在河流測深反演中顯示出來較高的精度［11-13］：如Moramaco等［11］基于最大熵理論由河床高程的先驗信息重建意大利3條主要河流河道斷面，所得斷面面積平均誤差小于10%；Legleiter等［12］將遙感估算的流速與流阻方程結(jié)合估算Tanana河水深，其量綱一化偏差為-4%～9%。但此類參數(shù)化方法精度依賴于河流測深、糙率等先驗信息，且計算過程繁雜。

基于上述2類方法的不足，研究者提出利用水力要素關(guān)系反演河流測深的簡便方法，試圖通過大型河流數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計分析建立水位、河寬、流量等水力變量之間的經(jīng)驗關(guān)系推斷河流測深［14］。隨著各類測高衛(wèi)星（ENVISAT、ICESAT等）和遙感影像（LANDSAT、GF等）的發(fā)展，內(nèi)陸水位監(jiān)測精度普遍在幾厘米到幾十厘米左右［15］，水體表面遙感監(jiān)測也顯著提升，可達到米級以下［10，16］。為此，Bjerklie等［17］提出利用水位和河寬的連續(xù)同步觀測估算河流測深的設(shè)想；Mersel等［18］進一步假設(shè)水位和河寬存在線性關(guān)系，驗證了利用水位—河寬（z—B）關(guān)系反演河流測深的潛力；Schaperow等［19］則結(jié)合密西西比河上游5 m分辨率的實測地形網(wǎng)格數(shù)據(jù)，評估“線性”、“線性坡折”、“非線性”和“非線性坡折”z—B關(guān)系反演河流測深的性能。然而，上述研究中對于z—B關(guān)系的假設(shè)過于簡單，z—B普適性的理論關(guān)系尚待深入探索，并且沒有使用真正的水位和河寬遙感觀測數(shù)據(jù)，現(xiàn)有遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品在測深反演中的效果如何還需進一步驗證。

本研究基于山區(qū)河流的概化斷面形狀推導(dǎo)z—B的普適關(guān)系，結(jié)合多源遙感數(shù)據(jù)提取水位和河寬以反演河流測深，探究測深反演精度的影響因素，驗證其在流量估算中的應(yīng)用潛力，以期為無（缺）資料的山區(qū)河流的保護與管理提供重要基礎(chǔ)信息。

第5期吳劍平，等：基于遙感數(shù)據(jù)的山區(qū)河流測深反演方法與應(yīng)用

水科學進展第34卷

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

長江上游宜賓至江津河段位于104°36′E—106°12′E、28°42′N—29°17′N，不受三峽庫區(qū)回水影響，河段內(nèi)無大壩截斷河流，屬于典型的山區(qū)天然河流。本文選取位于宜賓至江津河段的2個虛擬站，以虛擬站為中心劃定10 km長度范圍作為研究河段。其中，虛擬站是指測高衛(wèi)星軌道與河流交點，可定期獲取河流水情信息，形成類似無人值守的水文觀測站點［20］。研究區(qū)概況如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來源

（1） Hydroweb數(shù)據(jù)（http：∥hydroweb.theia-land.fr/）由法國地球物理和化學海洋學研究實驗室基于多個測高衛(wèi)星任務(wù)的地球物理數(shù)據(jù)記錄（Geophysical Data Records，GDR）開發(fā)得到，可提供水位時間序列數(shù)據(jù)。本研究中虛擬站水位來自Sentinel-3A衛(wèi)星，時間范圍為2016年6月至2022年4月，共78個數(shù)據(jù)點。

（2） Sentinel-1影像（https：∥developers.google.com/earth-engine/sentinel1），用于檢測水面面積變化。Sentinel-1由2顆衛(wèi)星組成，交替運行下重訪周期為6d，所提供的雙極化合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像不受云層、夜晚和其他天氣條件的影響。本文采用谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）平臺提供的經(jīng)過熱噪聲去除、輻射校準和地形校正等預(yù)處理的272景SAR影像，時間范圍為2016年1月至2021年12月。

（3） 流量實測資料，用于驗證估算流量精度，采用朱沱站2016—2021年逐日平均流量數(shù)據(jù)。

（4） 地形實測資料，用于驗證估算河流測深的精度，采用2018年長江上游實測河道地形數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 z—B關(guān)系理論推導(dǎo)

根據(jù)水力幾何形態(tài)理論，河道斷面的河寬與水位之間緊密聯(lián)系，z—B關(guān)系可表征河道斷面形狀特征。本文假設(shè)斷面形狀固定［19］，即不考慮泥沙輸移的影響，從山區(qū)河流的概化斷面形狀出發(fā)，推導(dǎo)z—B關(guān)系理論表達式。

盡管河道斷面形狀沿河流方向高度可變，但大量河道斷面數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果表明，斷面形狀可以近似概化為冪函數(shù)型［17，21-22］，函數(shù)形式如下：

2.2 水位和河寬提取

受衛(wèi)星空間分辨率限制，相較于單個斷面的河寬變化，水面面積變化更易監(jiān)測，且更能反映河流流量變化［23］。為滿足河寬觀測精度，將研究河段水面面積除以河段長度以計算平均河寬（以下簡稱河寬，B）：

2.3 河流測深反演

本文測深反演方法包括2個關(guān)鍵步驟：① 從水位與河寬遙感觀測數(shù)據(jù)中匹配得到同步的水位和河寬;② 擬合z—B關(guān)系曲線以反演河流測深。

2.3.1 水位和河寬數(shù)據(jù)同步

擬合z—B曲線需要同步觀測的水位和河寬數(shù)據(jù)，但由于不同衛(wèi)星傳感器的時間分辨率不同，很難獲得同一日期的水位和河寬觀測。為此，研究采用Tourian等［26］提出的分位數(shù)匹配方法，也就是將尋找時間上的對應(yīng)關(guān)系轉(zhuǎn)換為尋找概率上的對應(yīng)關(guān)系。首先將不同時間范圍下的水位和河寬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為分位數(shù)函數(shù)（Qz（p）和QB（p），用于描述數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布規(guī)律，Qzi和QBi分別為概率pi所對應(yīng)的水位和河寬分位數(shù)函數(shù)），使水位和河寬的橫坐標均為概率p，且范圍在0到1之間；然后選擇一系列同一概率下的水位和河寬，匹配得到同步的水位和河寬數(shù)據(jù)，見圖3。

2.3.2 z—B曲線擬合

水位和河寬存在式（7）的非線性關(guān)系，研究采用麥考特迭代（Levenberg-Marquardt，LM）全局優(yōu)化算法擬合z—B關(guān)系，率定模型參數(shù)z0、α、r，根據(jù)模型參數(shù)計算河床高程和河道斷面形狀。模型參數(shù)的初始值設(shè)置如下：① z0初始值為水位遙感觀測的最小值;② Bjerklie等［17］提出河道斷面形狀平均為拋物線型，故r初始值取2;③ α初始值由z0和r初始值代入式（7）計算得到。

同時，為確保z—B關(guān)系的物理真實性，模型參數(shù)需滿足以下約束條件：① z—B曲線單調(diào)增加，即隨著水位增加河寬增大，有α和r非負;② z—B曲線不可能是下凹的，即斷面最低點不會向下無限發(fā)散，有r≥1。

2.4 河流流量估算

3 結(jié)果與討論

3.1 河流測深反演精度評估

3.2 河流測深反演精度影響因素分析

本研究考慮并分析了暴露水平、河段平均長度和遙感觀測誤差3個影響因素與河流測深反演精度之間的關(guān)系。

3.2.1 暴露水平

3.2.2 河段平均長度

在自然河流系統(tǒng)中，不同斷面之間的差異顯著，通過使用更接近河段平均條件的空間平均值（如平均河寬）可減小局部變異性的影響［23，30］。因此，合適的河段平均長度是河流測深反演的重要因素。圖6評估了11組不同河段平均長度下河床高程精度和河寬精度的差異。由圖6可知，2個河段的變化趨勢相同，隨著河段平均長度增加河床高程誤差呈下降趨勢且下降速率逐漸減小，當河段平均長度超過10 km后河床高程誤差基本穩(wěn)定;對于河寬誤差，隨著河段平均長度增加河寬誤差呈先下降后上升的趨勢。因此，當河段平均長度大于10 km后，長度增加不僅對河床高程誤差的改善有限，還不利于提高河寬精度。

由于斷面的局部變異性，河段平均長度過小會使河床高程誤差偏大，而河段平均長度過大又會失去實際意義，無法反映河段特征。本研究選擇10 km作為最佳河段長度，約為11倍河寬，這可以作為長江上游河段長度選取的參考值，但對于其他河流是否適用仍需要更多的研究證明。

3.2.3 遙感觀測誤差

遙感觀測數(shù)據(jù)的誤差也是河流測深反演不確定性的重要來源之一［30］。根據(jù)虛擬站點附近河段實測水位和地形數(shù)據(jù)，評估了VS1河段和VS2河段的水位及河寬遙感觀測數(shù)據(jù)的精度，見圖7（ERMS為均方根誤差，ERRMS為相對均方根誤差）。結(jié)果表明，水位和河寬數(shù)據(jù)總體上精度較好（<10%），2個河段的水位和河寬精度基本接近，且水位數(shù)據(jù)的相對均方根誤差（ERRMS為0.18%～0.24%）優(yōu)于河寬數(shù)據(jù)（ERRMS為5.64%～8.18%）。為進一步評估模型參數(shù)對水位和河寬觀測誤差的敏感性，將式（7）改寫為如下形式：

3.3 河流流量估算結(jié)果

VS2河段附近無水文站點，故以VS1河段為例，探究本文河流測深反演方法估算河流流量的潛力?；跀M合斷面與水位遙感觀測計算斷面面積與水力半徑，代入式（10）估算河流流量，與水文站點實測結(jié)果對比，以相關(guān)系數(shù)（R²）、均方根誤差、相對均方根誤差和納什效率系數(shù)（ENS）評價精度，見圖9。結(jié)果表明，研究河段的流量估算值與實測值的R2=0.98，ERMS=1 614.72 m³/s，ERRMS=17.16%，ENS=0.92，流量估算值與實測值的變化過程線基本吻合。不同年份之間的流量模擬效果差異不大，但非汛期的流量模擬效果優(yōu)于汛期。分析原因，可能是由于估算流量所取糙率為河段平均值，與汛期高水位下河流實際糙率存在一定偏差；也可能是由于汛期出現(xiàn)漫灘現(xiàn)象，擬合斷面未能準確模擬淹沒面積的快速增加，導(dǎo)致低估多個洪峰值。

本文提出一種完全基于多源遙感數(shù)據(jù)的河流測深反演方法，無需任何先驗信息，該方法為水文資料匱乏的山區(qū)河流水情檢測提供了新思路，在河流流量估算中也具有一定的應(yīng)用潛力。但是受衛(wèi)星運行軌道限制，該方法只能得到研究河段的平均斷面，無法提供連續(xù)完整的河流測深信息，并且不適用于辮狀或復(fù)式斷面的復(fù)雜河流，在中小型河流的應(yīng)用效果也有待驗證。未來研究中，可將本方法用于改進水文模型或河流流量長期監(jiān)測，也可與無人機等低空遙感平臺或DEM數(shù)據(jù)相結(jié)合以改善衛(wèi)星軌道限制，獲取相對連續(xù)的河流測深。后續(xù)還可考慮對地形坡度、植被覆蓋度等其他影響山區(qū)河流測深精度的因素進行深入分析。

4 結(jié)論

在提出z—B理論關(guān)系的基礎(chǔ)上，本文建立了一種僅依賴多源遙感數(shù)據(jù)的山區(qū)河流測深反演方法，并在長江上游的2個河段進行驗證，主要結(jié)論如下：

（1） 相較于統(tǒng)計方法，基于z—B關(guān)系的測深反演方法在2個河段的河床高程誤差分別降低44.45%與27.89%，擬合斷面與實際斷面面積之比分別提高26.88%與6.95%，模擬結(jié)果更為準確。

（2） 暴露水平、河段平均長度和遙感觀測誤差是影響反演精度的主要因素。暴露水平?jīng)Q定反演精度的下限，暴露水平增加反演精度將顯著提高;隨河段平均長度增加，測深精度呈先快后慢的下降趨勢，而河寬誤差先下降后上升，河段平均長度需根據(jù)河段特征選擇合適數(shù)值;水位和河寬遙感觀測誤差是測深誤差的來源之一，并且高程誤差對水位遙感觀測誤差更為敏感，應(yīng)用時應(yīng)優(yōu)先考慮提高水位觀測精度。

（3） 結(jié)合曼寧公式，本文測深反演方法在模擬河流流量中具有一定潛力，流量估算值的相對均方根誤差為17.16%，納什效率系數(shù)為0.92，與實際流量變化過程基本吻合，可提供一種可行的河流流量估算思路。

參考文獻：

［1］謝和平，許唯臨，劉超，等.山區(qū)河流水災(zāi)害問題及應(yīng)對［J］.工程科學與技術(shù)，2018，50（3）：1-14.（XIE H P，XU W L，LIU C，et al.Water disasters and their countermeasures in mountains［J］.Advanced Engineering Sciences，2018，50（3）：1-14.（in Chinese））

［2］HARRISON L R，LEGLEITER C J，SRIDHARAN V K，et al.Evaluating the sensitivity of multi-dimensional model predictions of salmon habitat to the source of remotely sensed river bathymetry［J］.Water Resources Research，2022，58（12）：e2022WR033097.

［3］RAI A K，BEG Z，SINGH A，et al.Estimating discharge of the Ganga River from satellite altimeter data［J］.Journal of Hydrology，2021，603：126860.

［4］WEN X，F(xiàn)ANG G H，GUO Y X，et al.Adapting the operation of cascaded reservoirs on Yuan River for fish habitat conservation［J］.Ecological Modelling，2016，337：221-230.

［5］明安遠，謝富明，趙長森，等.河流斷面演變關(guān)鍵影響因子遙感統(tǒng)計分析與識別［J］.北京師范大學學報（自然科學版），2021，57（4）：498-507.（MING A Y，XIE F M，ZHAO C S，et al.Key influencing factors in the spatial variations in river sections：statistical analysis and authentification from satellite data［J］.Journal of Beijing Normal University（Natural Science），2021，57（4）：498-507.（in Chinese））

［6］BHUYIAN M N M，KALYANAPU A.Predicting channel conveyance and characterizing planform using river bathymetry via satellite image compilation （RiBaSIC） algorithm for DEM-based hydrodynamic modeling［J］.Remote Sensing，2020，12（17）：2799.

［7］SALAVITABAR S，LI S S，LAK B.Mapping underwater bathymetry of a shallow river from satellite multispectral imagery［J］.Geosciences，2022，12（4）：142.

［8］LEGLEITER C J.Inferring River bathymetry via image-to-depth quantile transformation （IDQT）［J］.Water Resources Research，2016，52（5）：3722-3741.

［9］MANDLBURGER G，KLLE M，NBEL H，et al.BathyNet：a deep neural network for water depth mapping from multispectral aerial images［J］.PFG-Journal of Photogrammetry，Remote Sensing and Geoinformation Science，2021，89（2）：71-89.

［10］吳炳方，朱偉偉，曾紅偉，等.流域遙感：內(nèi)涵與挑戰(zhàn)［J］.水科學進展，2020，31（5）：654-673.（WU B F，ZHU W W，ZENG H W，et al.Watershed remote sensing：definition and prospective［J］.Advances in Water Science，2020，31（5）：654-673.（in Chinese））

［11］MORAMARCO T，BARBETTA S，BJERKLIE D M，et al.River bathymetry estimate and discharge assessment from remote sensing［J］.Water Resources Research，2019，55（8）：6692-6711.

［12］LEGLEITER C，KINZEL P.Depths inferred from velocities estimated by remote sensing：a flow resistance equation-based approach to mapping multiple river attributes at the reach scale［J］.Remote Sensing，2021，13（22）：4566.

［13］BRDA J P L F，PAIVA R C D，BRAVO J M，et al.Assimilation of satellite altimetry data for effective river bathymetry［J］.Water Resources Research，2019，55（9）：7441-7463.

［14］MOODY J A，TROUTMAN B M.Characterization of the spatial variability of channel morphology［J］.Earth Surface Processes and Landforms，2002，27（12）：1251-1266.

［15］MACHEFER M，PERPINY-VALLS M，ESCORIHUELA M J，et al.Challenges and evolution of water level monitoring towards a comprehensive，world-scale coverage with remote sensing［J］.Remote Sensing，2022，14（15）：3513.

［16］RIGGS R M，ALLEN G H，WANG J D，et al.Extending global river gauge records using satellite observations［J］.Environmental Research Letters，2023，18（6）：064027.

［17］BJERKLIE D M，BIRKETT C M，JONES J W，et al.Satellite remote sensing estimation of river discharge：application to the Yukon River Alaska［J］.Journal of Hydrology，2018，561：1000-1018.

［18］MERSEL M K，SMITH L C，ANDREADIS K M，et al.Estimation of river depth from remotely sensed hydraulic relationships［J］.Water Resources Research，2013，49（6）：3165-3179.

［19］SCHAPEROW J R，LI D Y，MARGULIS S A，et al.A curve-fitting method for estimating bathymetry from water surface height and width［J］.Water Resources Research，2019，55（5）：4288-4303.

［20］雷逍，柯靈紅，雍斌，等.衛(wèi)星雷達測高水位數(shù)據(jù)產(chǎn)品在中國區(qū)河流的監(jiān)測精度評價［J］.遙感技術(shù)與應(yīng)用，2022，37（1）：61-72.（LEI X，KE L H，YONG B，et al.Evaluation of river water level monitoring from satellite radar altimetry datasets over Chinese rivers［J］.Remote Sensing Technology and Application，2022，37（1）：61-72.（in Chinese））

［21］趙春紅，高建恩.坡面不同侵蝕溝斷面特征及水力幾何形態(tài)［J］.水科學進展，2016，27（1）：22-30.（ZHAO C H，GAO J E.Cross-section characteristics and hydraulic geometry of different erosion gullies on slopes［J］.Advances in Water Science，2016，27（1）：22-30.（in Chinese））

［22］李甲振，郭新蕾，鞏同梁，等.無資料或少資料區(qū)河流流量監(jiān)測與定量反演［J］.水利學報，2018，49（11）：1420-1428.（LI J Z，GUO X L，GONG T L，et al.A method estimating natural runoff in regions with none or less data［J］.Journal of Hydraulic Engineering，2018，49（11）：1420-1428.（in Chinese））

［23］王鵬飛，楊勝天，王娟，等.星-機一體的水力幾何形態(tài)流量估算方法［J］.水利學報，2020，51（4）：492-504.（WANG P F，YANG S T，WANG J，et al.Discharge estimation with hydraulic geometry using unmanned aerial vehicle and remote sensing［J］.Journal of Hydraulic Engineering，2020，51（4）：492-504.（in Chinese））

［24］賈詩超，薛東劍，李成繞，等.基于Sentinel-1數(shù)據(jù)的水體信息提取方法研究［J］.人民長江，2019，50（2）：213-217.（JIA S C，XUE D J，LI C R，et al.Study on new method for water area information extraction based on Sentinel-1 data［J］.Yangtze River，2019，50（2）：213-217.（in Chinese））

［25］TIAN P，LIU Y C，LI J L，et al.Mapping coastal aquaculture ponds of China using sentinel SAR images in 2020 and google earth engine［J］.Remote Sensing，2022，14（21）：5372.

［26］TOURIAN M J，SNEEUW N，BRDOSSY A.A quantile function approach to discharge estimation from satellite altimetry （ENVISAT）［J］.Water Resources Research，2013，49（7）：4174-4186.

［27］SCHERER D，SCHWATKE C，DETTMERING D，et al.Long-term discharge estimation for the lower Mississippi River using satellite altimetry and remote sensing images［J］.Remote Sensing，2020，12（17）：2693.

［28］李文杰，王皓，龍浩，等.長江敘渝段航道最大開發(fā)尺度研究［J］.水利水運工程學報，2021（2）：20-26.（LI W J，WANG H，LONG H，et al.Study on the maximum waterway dimension of the Yibin-Chongqing reach in the Upper Yangtze River［J］.Hydro-Science and Engineering，2021（2）：20-26.（in Chinese））

［29］GEHRING J，DUVVURI B，BEIGHLEY E.Deriving River discharge using remotely sensed water surface characteristics and satellite altimetry in the Mississippi River basin［J］.Remote Sensing，2022，14（15）：3541.

［30］TOURIAN M，ELMI O，MOHAMMADNEJAD A，et al.Estimating river depth from SWOT-type observables obtained by satellite altimetry and imagery［J］.Water，2017，9（10）：753.

Mountain river bathymetry inversion method based on

remote sensing data and its application

The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China （No.52079013） and the Natural Science Foundation of Chongqing，China （No.cstc2021jcyj-jqX0009）.

WU Jianping DU Hongbo LI Wenjie WAN Yu XIAO Yi YANG Shengfa

（1. Chongqing Field Observation and Research Station on the Upper Yangtze River Waterway Ecology，Chongqing Jiaotong University，

Chongqing 400074，China;

2. Key Laboratory of Ministry of Education for Hydraulic and Water Transport Engineering，

Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China）

Abstract：River bathymetry （RB） is a fundamental dataset in the field of river research.However，mountainous regions often lack comprehensive data due to topographical and transportation challenges.Remote sensing technology provides an innovative method for estimating RB.In this study，the theoretical relationship between the water level and the river width is established by generalizing the channel cross-section shape.A novel RB estimation method was proposed，integrating the Hydroweb dataset and Sentinel-1 images.The impacts of exposure，reach-average length，and remote sensing observation errors on estimation accuracy were systematically analyzed.The method was applied to the Upper Yangtze River to evaluate its potential for estimating river discharge.Results reveal that：①? The estimation error of the riverbed elevation ranges from 4.00 m to 4.06 m，with the estimated cross-section representing 73.69% to 80.29% of the actual area，indicating precise RB estimation.②? Exposure rate emerges as a primary factor，significantly enhancing estimation accuracy.An appropriate reach-average length improves the estimation precision and optimal length of 10km is advised for the Upper Yangtze River.Furthermore，the accuracy of RB estimation is more susceptible to water level errors in remote sensing than to river width.③? The method demonstrates the potential to estimate river discharge achieving a Nash efficiency coefficient of 0.92.The research outcome can provide a novel approach to RB monitoring in data-scarce regions.

Key words：river bathymetry;multisource remote sensing;the water level—width relationship;discharge estimation;the Upper Yangtze River