对于缺资料地区，利用SRTM的面积-高程关系对水库水位进行反演作为一种常用方法通常受限于面积数据质量和建模效果，尤其对于2000年以前建设的水库不能准确建模，同时受云层影响难以完整反演出水库高时间频率水位的变化曲线，而多源光学卫星数据和多源测高卫星数据的结合可以为反演模型的优化及反演水位的变化情况提供新的思路。本研究基于Landsat-5/7/8影像与多源测高卫星数据（Jason-2/3、ICEsat-2、Cryosat-2），优化基于SRTM构建的面积-高程关系模型，最终利用反演的水位与测高水位构建LMRB中下游地区水库高时间频率的长时序水位数据。结果表明：（1）多源测高卫星数据在LMRB具有较高的适用性，Jason-2、Jason-3、ICEsat-2、Cryosat-2的RMSE分别为0.24m、0.32m、0.14m和0.17m；（2）基于SRTM提取的面积-高程建模关系因水库几何参数而异；（3）在建模过程中添加水库建库参数、基于观测的面积-水位限制点等策略能够有效提升水库水位和面积预测精度，平均面积预测精度提升9%，平均水位预测精度提升3.8m，尤其对于2000年之前建立的水库建模效果改善更加明显；（4）面积转化的水位数据能够有效补充测高水位数据的空缺，同时测高水位数据受云层影响较小能够捕捉水位峰谷值，因此联合两者之后形成的水位长时间序列更能充分反映水库不同季节及不同管理策略下水位变化情况，提高了水位变化反演曲线的完整性。本研究可为缺资料地区的水资源安全提供有效监测，对跨界流域水资源合理配置提供重要的科学参考依据。
 

多源遥感,模型优化,水库水位