利用遥感+人工智能技术，构建以时空数据库为底层环境，以Ganos时空引擎为核心链路，以遥感AI为核心算法能力，实现河湖卫星影像中变化特征、建筑、土地、河流等多种目标信息的智能解译，将河道“四乱”问题监督转化为常态化监测，对乱占、乱建、乱堆、乱采等违规行为及时发现，及时处置。
解决方案
（一）水体自动识别
水体自动识别是通过快速、准确地从**影像中获取水体信息，利用深度学习技术进行自动判断分类，为水资源调查、监测湿地保护、洪水灾害评估等领域，提供重要技术支撑。
（二）临河房屋自动识别
一米以内空间分辨率光学影像能够准确反映房屋目标尺度的地表细节信息，临河房屋自动识别功能是通过结合图像处理和模式识别算法有效利用多种数据（高分辨率影像、房屋矢量数据、地表高程数据等），实现河湖管理范围内房屋的高精度快速提取。
（三）采砂场自动识别
采砂场自动识别功能是利用影像的波谱特征和空间特征，从阴影、纹理、色调、形状以及地貌等多方面进行综合解译，并且与多种非遥感信息资料组合，对河道周边采砂场进行自动识别。
（四）拦河坝自动识别
拦河坝自动识别功能是利用高分辨率遥感数据调查水源地地表状况，识别拦河坝位置信息及不同形态变化。
（五）大棚/网箱养殖自动识别
大棚/网箱养殖自动识别功能是通过深度学习计算，精准提取出影像中新增变化的大棚信息，用于智能识别河湖管理范围内违章建筑。
（六）光伏电厂自动识别
光伏能源发展迅速，各地存在未经水行政主管部门认可，在河湖管理范围内擅自建设光伏电站，严重影响行洪能力及生态环境。光伏电厂自动识别功能是将人工智能技术应用于光伏电厂遥感大数据处理与分析，对遥感数据中光伏电厂进行描述、解释、分类、推断，发现并准确标定其范围。
应用价值
提供监测范围大、监测周期短、获取资料及时、全天候工作的高效信息比对手段。基于深度学习技术，对卫星影像中有效信息进行快速提取，极大提升解译速度，降低人工成本，为流域管理及灾害防治提供信息技术支持。
最佳实践
水利部河湖清“四乱“遥感AI
水利部信息中心与阿里云智能、达摩院合作，将遥感AI技术创新型应用于河道“四乱问题“的智能化常态监测中。经过机器学习训练，河湖岸线的监管模型准确率达82.1%，召回率达82.5%，具有良好的示范作用。
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