传统上，地球观测卫星没有机载处理能力，无法即时分析从太空捕获的复杂地球图像。研究人员通过建立一个羽量级的人工智能模型来克服这一问题，该模型可以在立方体卫星有限的机载处理、功耗和数据存储限制下检测烟雾。
与地面处理高光谱卫星图像以探测火灾相比，人工智能机载模型将下行数据量减少到原始尺寸的16%，同时能量消耗减少了69%。
人工智能机载模型检测火灾烟雾的速度比传统的地面处理快500倍。研究人员表示：“这项研究表明，与传统的地面处理相比，机载人工智能有显著的好处。这不仅在发生森林大火时是无价的，还可以作为其他自然灾害的早期预警系统。 ”
研究人员在最新一期的《IEEE应用地球与遥感专题选刊》上发表了他们实验的细节◆
(据互联网)
