商业卫星图像系统和数据使用的范围呈爆炸式增长。在每年的JACIE大会上，来自行业、政府和科学界的200多位专业的遥感专家汇聚在一起，共同解决这些难以置信的资源在统一使用和标准方面遇到的棘手的问题。如果您错过了这次非常有意义的会议，以下是对这项杰出工作的关键收获的看法。

1、商业图像技术和产品正在发生重大变化。

数据输出正处于快速增长期，远远超出了人类的处理能力。因此，机器学习（ML）和人工智能（AI）将成为未来图像传输系统的核心成部分。同时，数据使用者要求在目标站点上的重新访问频率更高，并且在返回可用数据时要求较低的延迟能力。

EO仪器发展的主要趋势是向更高分辨率的图像发展。企业也正在努力通过灵活的卫星平台开发多角度（3D）功能。但是很明显，下一个系统将被设计为仪器星座，虚拟星座或“系统中的系统”，来满足这些新产品和市场需求。 

2、分析就绪数据（ARD）的需求和重要性日益增长

分析就绪数据是指来自任何成像仪的数据都能准确、可靠地用于最终用户应用程序中的能力。 “分析就绪数据（ARD-商业）”或“开发就绪数据（ERD-政府）”和“可互操作”卫星系统是遥感的主要目标。这些标准的缺乏也限制了当今正在产生的遥感数据的当前有效性。

尝试创建ARD标准的一个关键问题是：“ ARD代表什么？”不同的应用程序和使用，需要不同级别的“ ARD”的含义以及需要做什么才能使数据有用。

CEOS，NASA，ESA，CNES和其他组织已经为“分析就绪数据”标准建立了良好的基准，但是还需要做更多的工作。开发ARD标准的时间很短，而且科学、政府和行业利益相关者对该标准有很高的兴趣。但是，很难对这三个独特的市场领域采取统一的方法。

3、人工智能(AI)和机器学习(ML)即使不能取代人工分析在商业图像评估中的作用，也将显著增强。

商业图像每天产生的数据足以让所有人类分析人员数百年都用不完。必须开发机器学习和人工智能来减轻这一负担。下一代产品需要提供自适应成像系统，该系统可以在无需人工智能(AI)干预的情况下预测需要的图像位置。

一个关键的问题是：“遥感卫星系统是为人工智能开发而设计的，而不是为人类分析家设计的？”

4、校准和验证技术需要改进，以支持市场趋势和开发可用的ARD数据集。

当今的图像质量受到校准事件有限、技术难题和缺乏通用方法的困扰。高分辨率和低分辨率图像之间的校准和卫星性能评估技术通常存在显着差异。因此，人工智能和ML输出的好坏取决于输入这些程序的数据。因此，如果没有从根本上更好的数据，结果可能会更容易获得，但使用范围仍然有限。

今天的图像质量受到有限的校准事件、困难的技术和缺乏共同的方法的阻碍。定标和卫星性能评估技术通常在高分辨率和低分辨率图像之间有显著差异。因此，人工智能和ML输出的好坏取决于输入这些程序的数据。因此，如果没有从根本上更好的数据，结果可能更容易得到，但使用范围仍然有限。

5、SAR，热能，微波和GNSS等非EO影像是补充当今EO影像的基本工具。

标准图像会受到大气影响。事实证明，其他方法也很有用，可以透视云以提供其他EO系统无法提供的数据。但是这里也需要互操作性和ARD。 EO和非EO数据的数据“融合”产品正在成为一种新兴需求。

在Labsphere，我们一直致力于了解和创建创新的解决方案，以使该行业能够应对未来的挑战。

查看LABSPHERE如何通过新的Flare校准网络解决这些问题：www.flare-network.com