近年来，随着遥感卫星技术的快速发展，遥感数据在轨智能处理成为行业关注的焦点。AI技术的赋能使得卫星数据在轨处理成为可能，大大提高了数据处理的时效性和准确性。本文将详细介绍这一前沿技术，并展示其在实际应用中的效果。

遥感卫星数据在轨智能处理是一种高效的数据处理方式，能够在卫星上直接对数据进行处理，避免了传统方法中数据传输和地面处理的时间延迟。这种方式特别适用于应急事件和需要快速响应的场景，如自然灾害监测和军事侦察等。

国内外在这一领域的研究取得了显著进展。美国早在2000年左右就开始了卫星数据在轨处理的初步探索，如NEMO卫星搭载的ORASIS系统。欧洲空间局也通过PROBA项目等进行了相关研究。在国内，中科院软件所于2018年发射的“天智一号”卫星是我国首颗在轨软件定义卫星，能够在轨完成部分数据处理任务。

然而，当前的研究仍存在一些问题。例如，大部分研究集中在单个卫星上，未能实现星座协同和星地协同处理。遥感卫星数据的固有处理技术虽然相对成熟，但在轻量化、体系化方面仍需深入研究。智能处理芯片的价格昂贵且产能有限，制约了数据处理能力的发展。

为了克服这些问题，本文提出了一种天地一体的智慧星座系统架构。该系统由卫星地面处理系统和多颗具备在轨智能计算的遥感卫星组成，能够实现星地协同一体化处理。在轨处理系统主要包含三个核心部分：固有处理、信息提取和知识生成。

固有处理包括数据重构、辐射校正、几何校正等环节，旨在提升图像质量。信息提取则依托深度学习、机器学习等智能处理方法，对一级数据进行信息提取。知识生成则在信息提取的基础上，通过构建和更新专题知识库，进行逻辑推理与分析，生成专题知识。

为了验证这一系统架构的有效性，研究人员利用高光谱卫星数据进行了船舶检测和林火火点检测及预警的仿真试验。试验结果表明，该系统能够高效、准确地完成在轨信息处理任务。例如，在船舶检测测试中，算法在不同海域和船舶分布形态下均表现出较强的鲁棒性。在林火火点检测中，系统也能够在短时间内完成大面积区域的火点检测。

研究人员还设计了一种基于多模态数据的林火预测方法，通过模糊推理策略实现火情预测。试验结果表明，该方法能够准确预测林火风险等级，为防灾减灾提供了有力支持。

在硬件设计方面，本文提出了一种基于宇航级嵌入式AI处理器芯片的一体化智能处理平台方案。该平台采用VPX架构和模块化设计，具有高集成度、高能效比、高可靠性等特点。智能处理模块选用高可靠人工智能处理器玉龙810 A，能够完成固有处理、信息提取、知识生成等遥感数据在轨处理流程。

遥感卫星数据在轨智能处理技术具有广阔的应用前景。通过天地一体的智慧星座系统架构和高效的硬件平台设计，该技术能够实现高效、准确的数据处理，为应急事件响应、资源探测、环境保护等领域提供有力支持。