“乱采、乱堆、乱建、乱占”四乱问题是河湖管控范围内的重点监管对象，然而其具有点多面广、量大类杂、变化频繁等特点，采取传统方式开展日常监管工作十分困难。
为了支撑基层管理单位开展疑似“四乱”点位的监管，推动流域生态管理工作形成长效化机制。本研究技术利用高分辨率卫星遥感影像，1）协同传统方法和创新技术，结合面向对象分类和目视解译方法，以及深度学习算法，构建了疑似四乱解译标识库和地物智能监测技术体系；2）在台账数据基础上，利用空间叠加分析技术锁定增量问题，形成了新增疑似四乱问题的动态更新技术模式；3）综合疑似四乱解译成果和时间序列分析技术，追溯四乱问题形成年代，形成了四乱问题分级分类监管技术。
    本项目包括以下成果价值：
    1）结合疑似四乱对象在影像光谱、形状、纹理等方面的特征，构建了解译标识库和技术体系,为四乱问题的快速、高效监测提供了技术支撑；
    2）构建的基础台账信息，便于开展月度变化分析，聚焦增量问题，为河长办、流域事务管理中心开展月度疑似“四乱”监管工作提供了数字化途径；
    3）基于时序多源遥感影像的疑似问题图斑溯源分析，诊断了问题点位形成时间，可为河湖生态管控空间内重点监管对象的分类分级管控提供科学依据；
    4）四乱解译成果与河道岸线叠加获取阻碍行洪构建物，支撑汛前行洪排涝隐患调查精准开展。