几个星座-几个星座四维( 二 ) _生活百科

按照计划，我国将于2021年完成卫星组网，到那时，我国将成为建设首个“人工智能星座”的国家。
卫星小型化趋势必需人工智能
卫星遥感的概念比地理信息等技术要早，但应用场景一直有很多限制。以前卫星遥感的应用场景是以国土测绘等行业应用为主的，所以一直跟着测绘在提升精度，而真正对精度有绝对要求的应用又不会用卫星影像来解决。
遥感卫星的研发也是如此，高分系列卫星是以科学实验为主，航天系统的卫星研制参考的也是精度需求，因此过去很多年的遥感卫星都在不停提升空间分辨率，到了亚米级以后，空间分辨率很难再提升，才开始考虑时间分辨率，而高频次、大范围的空间监测，才是卫星遥感不可替代的优势。
而传统的遥感卫星完全不能满足这些需求，这也是为什么微小卫星的出现能够给卫星遥感带来足够冲击的原因。这几年商业航天发展很快，无论中外，都有一大批技术型人才从机构(NASA、航天科技等)转向了企业，形成了一批很有竞争力的商业航天企业。动辄数亿、数十亿的卫星项目不是所有人都能玩得转的，但微小卫星的成本可控，让创业公司、商业资本都能够相对容易进入。这种刺激导致了近年国内出现了一大批卫星发射计划，各种“XX一号”纷纷涌现，以至于大家都开始讨论“遥感卫星产能过剩”的问题。而现实的问题是：中国的遥感卫星距离满足用户需求的高频次监测能力还差得很远。

文章插图
所以微小卫星的出现有可能从数据源的问题上彻底解决
纵观世界其他国家，美国的Planet公司通过自主发射运营、收购等手段，已经拥有两百多颗卫星，已经能够实现几乎每周一次的全球有效覆盖;阿根廷Satellogic在2017年在由腾讯领投的B轮融资中筹到了2700万美元的资金，正在加快组网亚米级卫星星座，希望能够通过三百颗卫星来实现对地实时观测;国内的长光卫星、四维世景等机构也纷纷推出各类遥感卫星群计划，有很多应用已经取得进展。

文章插图
是不是会导致资源的浪费?把现有卫星公司的数据资源整合起来，来实现更多应用场景的完善?美国卫星数据分析公司Orbital Insight已经在这样做，并拿到了累计7870万美元的融资。 Orbital Insight从DigitalGlobe、Airbus、NASA、Planet等诸多机构和企业获取数据，利用人工智能、机器学习等新的技术手段，对卫星遥感数据进行自动化处理，从而快速为各类政府和商业机构提供服务。
以目前国内遥感服务的体量以及政府导向的服务模式来看，单纯靠人工来完成这些服务是没有问题的。然而一旦通过卫星资源的整合以及微小卫星数量级式的跨越，我们很快就会实现真正的每天对地球全覆盖数据获取。
这不但会催生新的应用场景，实现动态监测，让商业化应用代替政府服务成为卫星遥感的核心载体，更会对现有遥感信息处理和分析能力提出前所未有的挑战。面对每天PB级的数据，如何将原始数据加工成为用户可以使用的信息?答案只有一个，那就是智能化、规模化、实时性遥感信息生产将是未来遥感产业发展的关键技术和制高点，只有这样才能够让大规模智能分析和信息服务成为可能。

文章插图
基于图像的机器学习是人工智能的一个分支，也是目前所知的人工智能技术中为数不多可直接进行应用的技术。而相比其他图像识别技术，卫星遥感的智能提取分析则拥有更加明确商业模式，即基于卫星遥感图像的人工智能机器学习算法，改变传统遥感数据处理耗时长、效率低等弊端，自动提取全国范围的遥感信息，以变化监测信息产品、专题信息产品等形式，向信息服务商、互联网平台商以及政府信息部门提供高时效、低成本、更便捷基础空间信息，最终为政府应用、商业情报、互联网运营等提供定制服务。

以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇专业性较强的问题（如：疾病、健康、理财等），还请咨询专业人士给予相关指导!

「辽宁龙网」www.liaoninglong.com小编还为您精选了以下内容，希望对您有所帮助：