一种基于人工智能技术的卫星遥感载荷系统方案

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1、第35卷第3期航天返回与遥感2014年6月SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING43一种基于人工智能技术的卫星遥感载荷系统方案1112吕红苏云陈晓丽李娜（1北京空间机电研究所，北京100094）（2北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京100191）摘要文章面向未来航天遥感需求，以快速获取有效信息、实现信息分发利用为目的，针对传统遥感载荷成像方式的目标针对性不强、时效性差、数据冗余等问题，开展基于人工智能技术的智能化卫星遥感载荷系统技术研究。给出智能化卫星遥感载荷的总体方案及智能专家系统、智能执行系统的方案设计，并以河流流域目标观测为例，介绍智能卫星遥感载

2、荷系统的工作过程。该方案设计可以为提升航天光学遥感的时效性和有效性提供一种新的技术手段，在目标观测在轨即时响应、突发事件的快速定位与解译、移动目标的快速捕获及跟踪等领域具有一定应用价值。关键词有效载荷航天遥感人工智能专家系统中图分类号:TP7文献标志码:A文章编号:1009-8518(2014)03-0043-07DOI:10.3969/j.issn.1009-8518.2014.03.006ASchemeofSatelliteRemoteSensingPayloadsBasedonArtificialIntelligence1112LVHongSUYunCHENXiaoliLINa（1

3、BeijingInstituteofSpaceMechanics&Electricity,Beijing100094,China）（2SchoolofInstrumentScienceandOpto-electronicsEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China）AbstractThepaperfacestothedemandofthefuturespacereconnaissance,withthepurposeoffastgettinganddistributinginf

4、ormation.Thispapermainlyfocusontheshortcomingsofexistingspaceopticalremotesensingsystem,suchaslowefficiency,aimlessobservation,lowtimeresolution,etc,andstudiessatelliteremotesensingpayloadsbasedonartificialintelligence.Thispaperproposesaschemeofintelligentsatelliteremotesensingpayloads,includingi

5、ntelligentizedexpertsystemandintelligentizedperformingsystem，andexplainstheworkprocessofintelligentsatelliteremotesensingpayloadssystemwitharivervalleyasanexample.Itcanprovideaneffectiveandviabletechnologyforspacereconnaissanceofourcountry,andcanhavegreatvalueintheareasofinstantaneousreconnaissan

6、ceresponding,paroxysmalaffairsorientingandmartialaimtracing.Keywordsremotesensingpayload;spaceremotesensing;artificialintelligence;expertsystem0引言空间光学遥感器能够以不同的时空尺度提供多种地表信息，可直接用于对感兴趣目标的成像探测，收稿日期：2014-01-03基金项目：高分辨率对地观测系统重大专项青年创新基金支持项目（GFZX04060103）44航天返回与遥感2014年第35卷是信息获取的重要手段。目前的对地遥感的工作模式主要有星下点推扫模

7、式、敏捷成像模式和工程组网观测模式3种方式，这些工作模式主要有以下不足：1）需地面规划/引导成像，突发事件响应能力不足；2）目标针对性不强，下行数据量巨大而信息量有限；3）地面解译与信息提取、分发环节耗时较长，信息利用的时效性差。针对以上问题，国内外相关机构已对智能化遥感载荷系统技术进行了研究。主要研究成果有：1）未来智能对地观测卫星系统（FIEOS）。FIEOS系统基于空间的架构，实现遥感器、数据处理器和通信系统动态在轨集成，为全