根据遥感数据源类型，卫星遥感水深反演可分为光学遥感、微波遥感与卫星测高水深反演等。可用于浅水水域水深概略测量和大洋海域大尺度水下地形探测。

以可见光谱段的多光谱和高光谱遥感数据为主。可见光遥感测深，基于物理光学原理，即光波通过水体呈指数衰减的规律，建立遥感图像与不同水深回波强度之间的映射关系。已建立的多种水深遥感模型，主要包括理论模型、半理论半经验模型和统计相关模型。这些模型在水质清澈的浅水区域应用较好，但尚未形成统一的定量模式和稳定的模型参数。常用的浅水水深反演方法主要有半理论半经验模型和统计相关模型。半理论半经验模型以光波在水体中辐射衰减特性为基础，结合实际水深测量数据，解算模型参数，确定水深反演模型。统计相关模型利用遥感图像代表的光谱反射率或辐射亮度与水深的相关关系，通过足够数量水深控制点的统计分析，确立水深反演模型。两种方法无须水体内部光学参数，计算简单，应用普遍。根据遥感图像数据波段组合，水深遥感算法可以划分为单波段、双波段、多波段、波段比值、神经网络等方法。由于水体光学特性复杂，环境影响因素多，而且水体及环境因素动态变化，因此水深遥感算法区域针对性强，受环境条件影响大，普适性和可移植性差，需要结合具体研究海域的水体特性，建立相应的水深反演模型。

以合成孔径雷达（SAR）图像为主。基于海底地形起伏变化调制水流和潮流变化，水流和潮流变化又反映在水面状况特征不同，水面状况特征为SAR图像所记录。利用SAR开展水深反演的相关理论和模型研究较多，但由于SAR反演水深要求水底地形有明显的起伏变化，同时受较强的潮流和水流作用影响，形成流经海底地形的潮流对水面微尺度波的水动力调制信息，将地形信息反映到水面特征，这需要在合适的水文气象条件下进行，前提条件过于严苛；此外，海底地形信息的强弱还受到SAR入射角、波段选择、极化方式、飞行方向等因素影响，使SAR水深反演技术应用难度增大。

通过卫星上装载的雷达高度计探测海面高度的空间分布，即海面地形，推算出海洋大地水准面。海洋大地水准面反映了地球内部物质结构及其密度分布，与海底地形在一定程度上具有对应的相关关系。利用卫星测高数据，经过改正、滤波、平差、频谱分析、格网化等处理，获取海面高度，分离出海洋大地水准面和海面地形，反演海洋重力异常，进而反演大洋海底地形。卫星测高水深反演技术主要用于200米以深海域，获取大尺度的海底地形信息。

卫星遥感可以从宇宙空间大范围、快速、周期性探测海洋、海岸带的各种现象及其变化。但卫星遥感水深探测精度和稳定性相对较低，只能在特殊区域、特殊情况下应用。