2020年9月26日
商业卫星图像系统和数据使用在范围上呈爆炸式增长。在一年一度的JACIE会议上，来自工业、政府和科学界的200多名专门的遥感专家聚集在一起，共同解决协调这些令人难以置信的资源的使用和标准的最困难的问题。如果你错过了这个充满活力的会议，以下是对这项杰出工作的关键收获的看法。
1.商业图像的技术和产品正在发生重大的趋势．
数据输出将以极高的速度增长，远远超出人类的处理能力。因此，机器学习(ML)和人工智能(AI)将成为未来图像传输系统的核心组件。与此同时，数据消费者要求更高的访问频率和低延迟的返回可用数据的能力。
EO仪器发展的总体趋势是向更高分辨率的图像发展。该行业还致力于通过敏捷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“系统中的系统”，以满足这些新产品和市场需求。
2.随时分析数据(Analysis Ready Data, ARD)的需求和重要性日益增长
分析就绪数据的能力，从任何成像仪的数据是准确和可靠的使用在最终用户的应用程序。“准备分析数据(ARD -商用)”或“准备利用数据(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所产生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?”不同的应用和使用需要不同级别的“ARD”的含义，以及需要做什么才能使数据有用。
首席执行官、NASA、ESA、CNES和其他组织已经为Ready Analysis Data标准建立了良好的基线，但还需要做更多的工作。科学、政府和行业利益相关者对开发ARD标准的时间很短，而且非常感兴趣。但很难对这三个独特的细分市场采取统一的方法。
3.人工智能(AI)和机器学习(ML)将极大地增强人类分析在商业图像评估中的作用。
商业成像系统每天产生的数据，足以让所有的人类分析人员花费数百年的时间。必须开发ML和AI来减轻这种负担。下一代产品需要提供自适应成像系统，能够在没有人工智能(AI)干预的情况下预测哪里需要图像。
一个关键问题是，“当遥感卫星系统是为人工智能开发而不是人类分析师设计的时候，它是什么样子的?”
4.校准和验证技术需要改进，以支持可用的ARD数据集的市场趋势和发展。
今天的图像质量受到有限的校准事件、困难的技术和缺乏通用方法的限制。在高分辨率和低分辨率图像之间，校准和卫星性能评价技术往往有显著差异。因此，AI和ML的输出只与输入这些程序的数据一样好。因此，如果没有从根本上更好的数据，结果可能更容易得到，但使用范围仍然有限。
5.非EO图像，如SAR、热成像、微波和GNSS是补充当今EO图像的重要工具。
标准图像受到大气影响。其他方法已经被证明是有用的，可以通过云来提供其他EO系统无法提供的数据。但是这里也需要互操作性和ARD。EO与非EO数据的数据“融合”产品正成为一种新兴需求。
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