Despite the potential of remote sensing for monitoring reservoir operation, few studies have
investigated 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 was
found to be useful in estimating daily storage volumes for within-year and over-year reservoirs (correlation
coefficients [CC] ≥ 0.9, normalized root mean squared error [NRMSE] ≤ 31%), but not for run-of-river
reservoirs (CC < 0.4, 40% ≤ NRMSE ≤ 270%). Given a large gap in the number of reservoirs between global
and local databases, the proposed framework can improve representation of existing reservoirs in the global
reservoir database and thus human impacts in hydrological models. Adopting an Integrated Reservoir Operation
Scheme within a multi-basin model was found to overcome the limitations of remote sensing and improve
streamflow prediction at ungauged cascade reservoir systems where previous modeling approaches were
unsuccessful. 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 downstream
hydrological stations (median values of CC = 0.94, NRMSE = 8%, and KGE = 0.81). The findings are valuable
for helping to understand the impacts of reservoirs and dams on streamflow and for developing more useful
adaptation measures to extreme events in data sparse river basins.