利用遙感+人工智能技術，構建以時空數據庫為底層環境，以Ganos時空引擎為核心鏈路，以遙感AI為核心算法能力，實現河湖衛星影像中變化特徵、建築、土地、河流等多種目標信息的智能解譯，將河道“四亂”問題監督轉化為常態化監測，對亂佔、亂建、亂堆、亂採等違規行為及時發現，及時處置。
解決方案
（一）水體自動識別
水體自動識別是通過快速、準確地從**影像中獲取水體信息，利用深度學習技術進行自動判斷分類，為水資源調查、監測溼地保護、洪水災害評估等領域，提供重要技術支撐。
（二）臨河房屋自動識別
一米以內空間分辨率光學影像能夠準確反映房屋目標尺度的地表細節信息，臨河房屋自動識別功能是通過結合圖像處理和模式識別算法有效利用多種數據（高分辨率影像、房屋矢量數據、地表高程數據等），實現河湖管理範圍內房屋的高精度快速提取。
（三）採砂場自動識別
採砂場自動識別功能是利用影像的波譜特徵和空間特徵，從陰影、紋理、色調、形狀以及地貌等多方面進行綜合解譯，並且與多種非遙感信息資料組合，對河道周邊採砂場進行自動識別。
（四）攔河壩自動識別
攔河壩自動識別功能是利用高分辨率遙感數據調查水源地地表狀況，識別攔河壩位置信息及不同形態變化。
（五）大棚/網箱養殖自動識別
大棚/網箱養殖自動識別功能是通過深度學習計算，精準提取出影像中新增變化的大棚信息，用於智能識別河湖管理範圍內違章建築。
（六）光伏電廠自動識別
光伏能源發展迅速，各地存在未經水行政主管部門認可，在河湖管理範圍內擅自建設光伏電站，嚴重影響行洪能力及生態環境。光伏電廠自動識別功能是將人工智能技術應用於光伏電廠遙感大數據處理與分析，對遙感數據中光伏電廠進行描述、解釋、分類、推斷，發現並準確標定其範圍。
應用價值
提供監測範圍大、監測週期短、獲取資料及時、全天候工作的高效信息比對手段。基於深度學習技術，對衛星影像中有效信息進行快速提取，極大提升解譯速度，降低人工成本，為流域管理及災害防治提供信息技術支持。
最佳實踐
水利部河湖清“四亂“遙感AI
水利部信息中心與阿里雲智能、達摩院合作，將遙感AI技術創新型應用於河道“四亂問題“的智能化常態監測中。經過機器學習訓練，河湖岸線的監管模型準確率達82.1%，召回率達82.5%，具有良好的示範作用。
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