Despite the potential of remote sensing for monitoring reservoir operation, few studies haveinvestigated the extent to which reservoir releases can be inferred across different spatial and temporal scales.Through evaluating 21 reservoirs in the highly regulated Greater Mekong region, remote sensing imagery wasfound to be useful in estimating daily storage volumes for within-year and over-year reservoirs (correlationcoefficients [CC] ≥ 0.9, normalized root mean squared error [NRMSE] ≤ 31%), but not for run-of-riverreservoirs (CC < 0.4, 40% ≤ NRMSE ≤ 270%). Given a large gap in the number of reservoirs between globaland local databases, the proposed framework can improve representation of existing reservoirs in the globalreservoir database and thus human impacts in hydrological models. Adopting an Integrated Reservoir OperationScheme within a multi-basin model was found to overcome the limitations of remote sensing and improvestreamflow prediction at ungauged cascade reservoir systems where previous modeling approaches wereunsuccessful. As a result, daily regulated streamflow was predicted competently across all types of reservoirs(median values of CC = 0.65, NRMSE = 8%, and Kling-Gupta efficiency [KGE] = 0.55) and downstreamhydrological stations (median values of CC = 0.94, NRMSE = 8%, and KGE = 0.81). The findings are valuablefor helping to understand the impacts of reservoirs and dams on streamflow and for developing more usefuladaptation measures to extreme events in data sparse river basins.