Learning-Based Planning for Improving Science Return of Earth Observation Satellites

📄 arXiv: 2509.07997v1 📥 PDF

作者: Abigail Breitfeld, Alberto Candela, Juan Delfa, Akseli Kangaslahti, Itai Zilberstein, Steve Chien, David Wettergreen

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-09-05

备注: International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, November 2024

💡 一句话要点

提出基于学习的地球观测卫星规划方法，提升科学数据回报率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 地球观测卫星 动态目标规划 强化学习 模仿学习 科学数据回报 卫星任务规划 智能决策 资源优化

📋 核心要点

  1. 地球观测卫星受限于轨道、视野和资源，难以优化数据收集，需要更智能的采样策略。
  2. 论文提出基于强化学习和模仿学习的动态目标方法，利用学习优化采样位置序列，提升科学数据回报率。
  3. 实验表明，学习方法优于现有启发式方法，模仿学习提升10.0%，强化学习提升13.7%，且训练数据需求量小。

📝 摘要（中文）

地球观测卫星是收集地球科学信息的重要工具，但其轨道、传感器视野和资源有限。动态目标是一种新兴概念，利用卫星资源和前视仪器数据智能地重配置和指向主仪器。本文提出了两种不同的基于学习的动态目标方法，分别使用强化学习和模仿学习，它们都建立在动态规划解决方案之上，用于规划采样位置序列。通过与现有启发式方法对比，验证了学习方法在动态目标应用中的优势。模仿学习平均优于最佳启发式方法10.0%，强化学习平均优于13.7%。研究还表明，两种学习方法都可以用相对少量的数据进行有效训练。

🔬 方法详解

问题定义：地球观测卫星在执行任务时，由于轨道固定、传感器视野有限以及能源和时间等资源的约束，无法随意调整观测目标。传统采样策略往往效率低下，难以最大化科学数据的收集。因此，如何智能地规划卫星的观测序列，以获取最有价值的科学信息，是一个亟待解决的问题。现有启发式方法虽然能够进行动态目标规划，但通常依赖于人工设计的规则，难以适应复杂多变的环境，且性能提升空间有限。

核心思路：本文的核心思路是利用机器学习方法，特别是强化学习和模仿学习，来学习最优的观测策略。通过学习，卫星能够根据当前状态（例如，卫星的位置、目标区域的特征等）智能地选择下一个观测位置，从而最大化科学数据的回报。这种方法能够克服传统启发式方法的局限性，自适应地调整观测策略，提高数据收集效率。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 动态规划：使用动态规划算法生成一系列候选的采样位置序列，作为学习算法的基础。2) 强化学习：使用强化学习算法训练一个策略网络，该网络能够根据当前状态选择最优的采样位置。3) 模仿学习：使用模仿学习算法，通过学习专家策略（例如，动态规划生成的策略）来训练一个策略网络。4) 评估模块：使用模拟环境评估学习到的策略的性能，并与现有启发式方法进行比较。

关键创新：本文的关键创新在于将强化学习和模仿学习应用于地球观测卫星的动态目标规划问题。与传统的启发式方法相比，学习方法能够自动地学习最优的观测策略，无需人工设计规则，具有更强的适应性和更高的性能。此外，本文还探索了两种不同的学习方法，并比较了它们的优缺点，为实际应用提供了指导。

关键设计：在强化学习中，使用了深度Q网络（DQN）或策略梯度方法来训练策略网络。奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑观测数据的价值、卫星的资源消耗等因素。在模仿学习中，使用了行为克隆（Behavior Cloning）或Dagger算法来学习专家策略。训练数据的质量和数量对学习效果有很大影响，需要进行合理的选择和预处理。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于学习的动态目标方法显著优于现有的启发式方法。具体来说，模仿学习的性能平均优于最佳启发式方法10.0%，而强化学习的性能平均优于13.7%。此外，研究还表明，两种学习方法都可以用相对少量的数据进行有效训练，这降低了实际应用的门槛。这些结果验证了学习方法在地球观测卫星动态目标规划中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各类地球观测卫星任务，例如环境监测、气候变化研究、自然灾害预警等。通过智能规划观测序列，可以显著提升卫星的科学数据回报率，降低运营成本，并为相关领域的科学研究提供更丰富的数据支持。未来，该技术还可扩展到其他类型的空间任务，例如行星探测、空间态势感知等。

📄 摘要（原文）

Earth observing satellites are powerful tools for collecting scientific information about our planet, however they have limitations: they cannot easily deviate from their orbital trajectories, their sensors have a limited field of view, and pointing and operating these sensors can take a large amount of the spacecraft's resources. It is important for these satellites to optimize the data they collect and include only the most important or informative measurements. Dynamic targeting is an emerging concept in which satellite resources and data from a lookahead instrument are used to intelligently reconfigure and point a primary instrument. Simulation studies have shown that dynamic targeting increases the amount of scientific information gathered versus conventional sampling strategies. In this work, we present two different learning-based approaches to dynamic targeting, using reinforcement and imitation learning, respectively. These learning methods build on a dynamic programming solution to plan a sequence of sampling locations. We evaluate our approaches against existing heuristic methods for dynamic targeting, showing the benefits of using learning for this application. Imitation learning performs on average 10.0\% better than the best heuristic method, while reinforcement learning performs on average 13.7\% better. We also show that both learning methods can be trained effectively with relatively small amounts of data.