配备人工智能的立方体卫星可以帮助加强早期野火和灾难应对工作

摘要:

配备人工智能的立方体卫星通过快速高效地处理来自太空的图像,正在彻底改变澳大利亚的丛林火灾探测技术。该技术将于 2025 年投入使用,并有可能实现商业化,以加强早期火灾和灾难应对工作。得益于搭载了人工智能的立方体卫星,澳大利亚科学家正在以创纪录的速度探测丛林火灾。现在,他们从太空探测火灾的速度比传统的地面图像处理快 500 倍。

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立方体卫星将在卫星上处理复杂的图像,从而能够更快地从太空探测火灾。图片来源:SmartSatCRC 编辑

遥感和计算机科学研究人员克服了在体积更小、成本效益更高的立方体卫星上处理和压缩大量高光谱图像的局限性,然后再将其发送到地面进行分析,从而节省了宝贵的时间和能源。

这项利用人工智能实现的突破意味着,丛林大火甚至在其形成并产生大量热量之前,就能从太空中被提前探测到,从而使现场工作人员能够更快地做出反应,防止生命和财产损失。

由智能卫星研究中心(SmartSat CRC)资助、南澳大利亚大学(UniSA)领导的一个项目利用最先进的星载人工智能技术,为南澳大利亚的第一颗立方体卫星Kanyini开发了一种节能型早期火灾烟雾探测系统。

Kanyini 任务由南澳大利亚政府、SmartSat CRC 和行业合作伙伴合作完成,旨在向低地球轨道发射一颗 6 U 立方体卫星,以探测丛林火灾并监测内陆和沿海水质。

卫星传感器配备了高光谱成像仪,可捕捉地球上不同波长的反射光,生成详细的地表地图,用于丛林火灾监测、水质评估和土地管理等各种应用。

首席研究员、UniSA 地理空间科学家 Stefan Peters 博士说,传统上,地球观测卫星不具备机载处理能力,无法实时分析从太空捕捉到的复杂地球图像。

他的团队成员包括来自澳大利亚南澳大学、斯威本科技大学和澳大利亚地球科学组织的科学家,他们通过建立一个轻量级人工智能模型克服了这一难题,该模型能够在立方体卫星可用的板载处理、功耗和数据存储限制条件下探测烟雾。

与基于地面处理高光谱卫星图像来探测火灾相比,机载人工智能模型将下行数据量减少到原来的 16%,而能耗却降低了 69%。机载人工智能模型检测火灾烟雾的速度也比传统的地面处理快 500 倍。

Peters 博士说:"在火变得足够热、足够大到传感器可以识别之前,烟雾通常是你能从太空中看到的第一件东西,因此早期探测至关重要。"

为了展示人工智能模型,他们使用了最近澳大利亚丛林大火的模拟卫星图像,利用机器学习训练模型检测图像中的烟雾。

对于大多数传感器系统来说,收集到的数据中只有一小部分包含与任务目的相关的关键信息。由于无法在大型卫星上处理数据,所有数据都要通过下行链路传送到地面进行分析,从而占用了大量空间和能源。研究人员通过训练模型来区分烟雾和云层,从而更快、更高效地解决了这个问题。

以库朗(Coorong)过去发生的火灾事件为案例,模拟的 Kanyini 人工智能机载方法只用了不到 14 分钟就探测到了烟雾,并将数据发送到了南极地面站。

彼得斯博士说:"这项研究表明,与传统的地面处理相比,机载人工智能具有显著的优势。这不仅在发生丛林火灾时非常有价值,而且还可以作为其他自然灾害的预警系统。"

研究小组希望在 2025 年"卡尼尼"飞行任务投入运行时,在轨道上演示机载人工智能火灾探测系统。

"一旦我们解决了任何问题,我们希望将这项技术商业化,并将其应用于立方体卫星星座,争取在一小时内为早期火灾探测做出贡献"。研究人员在最新一期《电气和电子工程师学会应用地球和遥感选题期刊》(IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth and Remote Sensing)上发表了他们的实验细节。

编译来源:ScitechDaily

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