2020年9月26日
商业卫星图像系统和数据使用的增长在范围上呈爆炸式增长。在JACIE年度会议上，来自工业界、政府和科学界的200多名敬业的遥感专家聚集在一起，解决协调这些不可思议的资源的使用和标准方面的最困难的问题。如果你错过了这个充满活力的会议，这里有一个观点，从这个杰出的工作的关键收获。
1.商业图像的技术和产品有一些主要的趋势．
数据输出将以很高的速度增长，远远超出人类的处理能力。因此，机器学习(ML)和人工智能(AI)将成为未来图像传递系统的核心组件。与此同时，数据消费者对目标站点的访问频率和返回可用数据的低延迟能力提出了更高的要求。
光电仪器发展的主要趋势是向高分辨率成像方向发展。该行业还在通过灵活的卫星平台开发多角度(3D)能力。但很明显，下一个系统将被设计成仪器星座、虚拟星座或“系统的系统”，以满足这些新产品和市场需求。
2.对现成分析数据(ARD)的需求和重要性日益增长
分析就绪数据是能力的数据从任何成像是准确和可靠的使用在终端用户的应用程序。“可分析数据(ARD -商业)”或“可开发数据(ERD -政府)”和“可互操作”卫星系统是遥感的主要目标。缺乏这些标准也限制了目前生成的遥感数据的有效性。
试图创建ARD标准的一个关键问题是:“ARD用于什么?”不同的应用程序和使用需要不同程度的“ARD”含义，以及需要做什么才能使数据有用。
ceo、NASA、ESA、CNES和其他组织已经为现成的分析数据标准建立了良好的基线，但还需要更多的工作。开发ARD标准的时间很短，而且科学、政府和行业利益相关者的兴趣很高。但要对这三个独特的细分市场采取统一的方法是困难的。
3.在评估商业图像时，人工智能(AI)和机器学习(ML)即使不能取代人类的分析作用，也将显著增强。
每天从商业图像中产生的数据足以让所有人类分析学家花费数百年的时间。必须开发ML和AI来减轻这一负担。下一代产品需要提供自适应成像系统，能够在无需人工智能(AI)干预的情况下预测哪里需要图像。
一个关键问题是，“如果遥感卫星系统是为人工智能开发而不是为人类分析师设计的，它会是什么样子?”
4.校准和验证技术需要改进，以支持市场趋势和可用ARD数据集的发展。
今天的图像质量受到了有限的校准事件、困难的技术和通用方法的缺乏的影响。在高分辨率和低分辨率图像之间，校准和卫星性能评估技术往往存在显著差异。因此，AI和ML的输出只与输入到这些程序中的数据一样好。因此，如果没有从根本上更好的数据，结果可能更容易得到，但在使用范围上仍然有限。
5.非地球观测图像，如合成孔径雷达、热成像、微波成像和全球导航卫星系统，是补充当今地球观测图像的基本工具。
标准图像受到大气影响。另一种方法已经被证明可以透过云层提供其他EO系统无法提供的数据。但是这里也需要互操作性和ARD。EO和非EO数据的数据“融合”产品正成为一种新兴需求。
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