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USRA与Meta合作，支持美国地质调查局（USGS）的水观测系统，该系统用于洪水与干旱预报、水库管理以及水管理决策。2019年，美国国会资助USGS启动下一代水观测系统（NGWOS）试点，已在多个中型流域部署新监测站和传感器。USGS与USRA的RIACS合作，探索AI如何补充传统水分析。

USRA利用Meta的Segment Anything Model（SAM），这是一种用于图像分割的基础模型，可通过最少训练分割图像和视频中的对象。USRA研究科学家开发了SAM 2的微调版本，通过针对性适配增强模型识别水体的能力。微调版本使用USGS及其他数据集训练，结合无人机和卫星遥感数据（包括NASA商业卫星数据采购计划提供的高分辨率PlanetScope影像以及USGS 3D水文计划数据），可识别溪流并检测水体范围。该方法在案例研究中取得有希望的结果，并显示出全国推广的潜力。

USRA主任David Bell博士指出，SAM被用于自动化工作流程中的关键部分，USGS同事将其描述为实时影像分析的主要瓶颈——此前依赖人工数字化水体边界，这对快速响应和全国推广至关重要。自动化方法可检测水体条件变化以预示洪水，并相比传统监测方法显著节省成本。

NOAA国家环境信息中心的数据显示，1980年至2024年，美国超过400起天气灾害损失超10亿美元（CPI调整至2024年），总损失近3万亿美元，其中水相关灾害（洪水、气旋、干旱）损失超2万亿美元，严重洪水占2000亿美元。过去20年，五年平均损失成本增加了两倍以上。FEMA的国家风险指数也显示河流洪水风险是全国性关切。

随着SAM 3的发布，USRA和USGS将能够通过文本、示例和视觉提示，在图像和视频中实现对象的统一检测、分割和跟踪，从而推进研究。合作展示了公私伙伴关系（结合开源AI创新、研究专业知识和联邦机构知识）如何推动灾害防备和韧性方面的进展。