导读 得益于由斯威本科技大学和全球地球观测数据领先提供商PlanetLabs领导的国际团队,人工智能驱动的方法降低了地球观测卫星的成本,同时保持了...

得益于由斯威本科技大学和全球地球观测数据领先提供商PlanetLabs领导的国际团队,人工智能驱动的方法降低了地球观测卫星的成本,同时保持了较高的图像质量。

传统上,设计和操作地球观测卫星需要在不同硬件选项的尺寸、成本和质量之间进行权衡。

斯威本大学地球观测研究员史蒂夫·皮特里博士是开发创新方法的团队的一员。

“我们使用人工智能来弥补卫星硬件的妥协限制,这些限制会降低图像质量,”他说。

“玻璃透镜是最难补偿的组件,这表明卫星设计者不应在相对于其他组件质量的透镜质量上妥协。”

拍摄地球表面的图像对于许多应用都很重要,从监测气候变化和生物多样性丧失,到跟踪丛林大火和洪水等极端事件。

降低地球观测卫星的成本将有助于更好地跟踪这些重要现象。

斯威本科技旗舰计划副校长艾伦·达菲教授表示:“新方法展示了人工智能如何超越卫星本身的限制来增强地球图像”。

“这可以通过可能成本较低的卫星提供更高质量的数据,并有助于推动地球观测作为从农业到采矿等各个领域的工具。”

“斯威本为其与业界建立的密切合作感到自豪。这个项目是一个很好的例子,汇集了斯威本科技大学空间技术和工业研究所最优秀的研究人员以及PlanetLabs和EY等领先的地球观测公司,展示了如何利用太空来帮助地球。”

Petrie博士希望与PlanetLabs和安永的研究合作能够在未来以卫星为重点的研究项目上得到进一步发展。

“该项目为我们提供了使用人工智能增强卫星图像的经验,这些技术有可能在涉及卫星图像的多个斯威本项目中使用。”