通过智能解译遥感影像，提取其中建筑物、道路、水域、大棚、耕地、工地等多种典型特征目标或区域，为实现各行业动态、精准、高效监管提供创新方向。
针对农田地块进行目标提取和面积测量
对典型建筑物进行目标识别和分割提取
对多种类型大棚目标进行精准识别提取
针对影像全区域范围，进行像素级地物类型解析及精准分割，得到不同位置对应的地表覆盖属性，涵盖耕地、林地、草地、建筑、道路、构筑物、人工堆掘地、裸地、水域、未知或云雪覆盖等十类，为地表资源分布与土地利用调查等提供技术支撑。
通过比对同一区域不同时期的两张影像，排除季节变化等干扰因素，提取土地、水域等发生变化的位置和范围，从而得到森林、农田、城市等土地利用变化情况。
针对建筑物目标进行智能比对，识别建筑新增、拆除等变化情况
排除不同季节、水面反光等因素，识别土地、水域等多要素变化情况
利用AI技术智能分析土地、建筑、植被、水域等城市空间资源分布及其时空变化情况，为城市发展动态监测提供数据支撑，辅助城市规划编制及其实施监测。
利用AI技术智能分析自然资源和生态地质环境因子的时空变化，为资源调查监测、土地卫片执法、高标准农田建设、矿产资源开采监管等场景提供科学依据。
利用AI技术智能分析河流湖泊等水域分布及周边的建筑物、大棚、光伏电厂、网箱养殖、拦河坝等典型目标，为河道四乱治理、智慧河湖长制等提供执法依据。
利用AI技术智能分析各类生态环境要素和人类活动要素，并研究其时空变化特征，为生态资产盘点、生态红线监管及生态保护成效评估等提供技术支撑。
利用AI技术智能分析农田地块信息、农作物种类及其生长态势，结合历史及实时气象数据，为农业资产盘点、作物长势监测与产量预估等提供数据支持。
