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近二十年来 ， 商业空间遥感产业的创新步伐不断加快 。 商业公司提供的情报服务能力可广泛的用于国家安全 ， 并填补政府或者军方的能力空白 。 在过去几年中 ， 全球对卫星图像的需求一直在上升 ， 其使用尤其受到各国军方关注 。 特别是非机密、易获取、可共享的商业遥感数据为提供了作战的双方提供了更高的战场透明度和态势感知 。
商业卫星在监测部队的动态、准确位置和评估打击效果等方面均可以发挥巨大作用 。 目前 ， 全球商业卫星图像的高质量遥感数据几乎能够做到实时获取 。 正式由于商业卫星情报所展现的重大军事价值 ， 让各国军方都十分重视 。
其实 ， 美国国家地理空间情报局(NGA)很早就在增加商业地理空间数据和分析的需求 。 2022年2月 ， 美国国家地理空间情报局(NGA)宣布：正在为国防、情报和军队的合作伙伴制定商业购买指南 ， 就连国家层面都开始越来越多地转向商业来源进行图像分析和其它地理空间情报 。
商业地理空间卫星相比于传统军用侦察卫星具有很多先天的优势：一是 ， 得益于空间领域发生的重大变化 ， 商业卫星可以组团发射 ， 进入空间轨道的发射成本大幅下降；二是 ， 商业卫星不需要类似军用卫星高集成能力 ， 不同功能的小型卫星可以几十颗同时发射 ， 部署在低地球轨道 ， 建立一个比传统卫星功能更强大的全球卫星网络；三是 ， 商业卫星可以灵活部署 ， 数量庞大 ， 抗毁性相比宝贵的军用卫星要高很多；四是 ， 商业卫星成本低 ， 一般为百万美元级别 ， 相比动则数亿、数十亿美元的军用卫星具有极高的成本优势；五是 ， 商业卫星因为成本优势可以很快的更新迭代 ， 保持技术同步 。
商用卫星正在突破传统的空间轨道资源运行模式 ， 向全球用户提供了新的业务领域和市场 。 这些变革推动着空间技术不断进步 ， 也将对军事作战领域产生重大影响 。 按照技术领域划分 ， 商用卫星的主要功能分为：通信、遥感和无线电频谱监测 。
虽然 ， 大量商业遥感卫星获取的大数据给及时、全面的数据分析带来了巨大挑战 ， 但是人工智能深度学习技术的应用为解决该问题带来良好的解决方案 。 通过机器学习、神经网络等算法 ， 计算机能够有效处理呈指数级增长的图像和信号数据 ， 可自动发现遥感图像中的相关目标及背景特征 。
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