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军事宇航网站2019年4月15日讯 美国情报专家正在调研一个项目，将基于卫星的多光谱成像传感器和可见光传感器的数据融合起来，进而从太空探测重型建筑项目和高速公路建设。
2019年4月12日，美国情报先期研究计划局（IARPA）官员在华盛顿发布了一份关于天基机器自动识别技术（SMART）项目的广泛机构公告草案（IARPA-BAA-19-04）。
SMART项目将依靠卫星摄像头提供的地理信息，开发多光谱和多时相传感器处理技术，该技术覆盖红外和多光谱传感器的数据，能够大大简化情报分析人员的工作。
如今，许多空间和机载传感器可以提供适合于地理情报（GEOINT）的图像。SMART将证明，在没有其他图像的情况下，通过数据融合收集到的GEOINT比将几个图像中收集到的GEOINT简单相加的总和要大。
IARPA的官员表示，这一想法是为了减少单传感器数据固有的不确定性，并通过开发工具，来帮助分析人员使用大数据分析情报图像，从而减少远远超出情报分析人员负担的情报图像数据的数据量。
GEOINT数据量持续增长，与此同时，分析人员在分析基于空间的数据的数量、多样性和速度方面遇到了困难。IARPA正在寻求研制一种基于光谱和时相的天基图像数据融合工具，实现对人造工程的自动广域搜索、监测和分析。
尽管一个传感器的分辨率可能足以探测到变化和人为干扰，但由于卫星信号不确定或天气变化的影响，情报专家仍无法长期分析图像。
IARPA的专家们希望推动以下技术的发展：可以扩展到巨大数据集的高性能分析技术；数据挖掘、排序与可视化；以及图像分析工具，比如对人造工程的自动广域搜索。
IARPA的专家们希望通过融合几种不同的光电传感器的数据，来提高探测和监测人为干扰的能力，从而跟踪重大建设项目的进展。
该计划将集中于五个研究重点：通过融合来自军事、政府和商业卫星的数据来探测人为干扰；应用机器学习改进中分辨率成像卫星的图像数据；提高变化检测精度；利用SMART技术进行情报收集；减少数据融合中的不确定性。
IARPA希望有兴趣查看计划详情的公司，可以在线访问以下网站。相关的评论、问题、建议修改和反馈请于2019年5月10日之前发送到邮箱。