Earth Observation (EO) systems are crucial for cartography, disaster surveillance, and resource administration. Nonetheless, they encounter considerable obstacles in the processing and transmission of extensive data, especially in specialized domains such as precision agriculture and real-time disaster response. Earth observation satellites, outfitted with remote sensing technology, gather data from onboard sensors and IoT-enabled terrestrial objects, delivering important information remotely. Domain-adapted Large Language Models (LLMs) provide a solution by enabling the integration of raw and processed EO data. Through domain adaptation, LLMs improve the assimilation and analysis of many data sources, tackling the intricacies of specialized datasets in agriculture and disaster response. This data synthesis, directed by LLMs, enhances the precision and pertinence of conveyed information. This study provides a thorough examination of using semantic inference and deep learning for sophisticated EO systems. It presents an innovative architecture for semantic communication in EO satellite networks, designed to improve data transmission efficiency using semantic processing methodologies. Recent advancements in onboard processing technologies enable dependable, adaptable, and energy-efficient data management in orbit. These improvements guarantee reliable performance in adverse space circumstances using radiation-hardened and reconfigurable technology. Collectively, these advancements enable next-generation satellite missions with improved processing capabilities, crucial for operational flexibility and real-time decision-making in 6G satellite communication.


翻译:地球观测系统在制图学、灾害监测和资源管理领域具有关键作用。然而,这些系统在庞大数据处理与传输方面面临显著挑战,尤其在精准农业和实时灾害响应等专业领域。配备遥感技术的地球观测卫星通过星载传感器和物联网地面设备采集数据,实现重要信息的远程获取。领域自适应大语言模型为解决这一问题提供了方案,能够实现原始与处理后地球观测数据的融合。通过领域自适应,大语言模型提升了多源数据的整合与分析能力,有效应对农业和灾害响应等领域专业数据集的复杂性。这种由大语言模型驱动的数据融合机制,显著提升了传输信息的精确度与相关性。本研究系统探讨了语义推理与深度学习在先进地球观测系统中的应用,提出了一种创新的地球观测卫星网络语义通信架构,该架构通过语义处理方法提升数据传输效率。星载处理技术的最新进展实现了轨道上可靠、自适应且高能效的数据管理。这些改进通过抗辐射和可重构技术,确保了卫星在恶劣空间环境下的稳定性能。总体而言,这些技术进步推动了具备增强处理能力的新一代卫星任务发展,这对6G卫星通信中的操作灵活性与实时决策至关重要。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员