利用可操控地球观测卫星自动化野火检测与任务调度

野火日益频发，对生命、基础设施的破坏以及环境损毁具有潜在的毁灭性后果。低轨道卫星配备 onboard 传感器可捕获有关活跃野火的关键信息，通过应用于获取的数据上的机器学习算法可实现近实时检测。我们提出了实现 WildFIRE-DS 框架愿景的算法，作为概念验证。该算法集成了三个关键组件：卫星图像中的野火检测、统计更新（整合重复飞行的数据）以及多卫星调度优化。该算法通过卷积神经网络结合传感器融合技术实现野火检测，利用贝叶斯统计方法整合后续飞行信息，并针对卫星星座采用最先进的 Reconfigurable Earth Observation Satellite Scheduling Problem 进行调度。使用真实野火位置和 operational 地球观测卫星轨道进行仿真实验，表明该自主检测与调度方法有效提升了野火监测能力。