刘 笛，何 伟，曹秀云

(中国航天系统科学与工程研究院，北京 100045)

0 引言

随着我国航天事业的快速发展，建立对全天候高分辨率对地观测平台的要求也在不断提升。“高分辨率地球观测系统”重大国家项目的实施，突出了高分辨率项目卫星控制的重要性及复杂性[1]。通过管理和控制传统的成像卫星任务规划方法，建立了新的任务规划平台，以支持传统的成像卫星调度和新的卫星资源任务规划，从而将通用任务规划平台扩展到空间领域[2]。高分辨率地面观测系统的观测过程类似于工业生产过程，其主要目标是规划和调度卫星和地球资源，以满足用户对图像和任务的逻辑、时间和资源要求[3]。

当前已有相关领域学者对高分对地观测系统作出了研究并取得了一定成果。文献[4]提出基于UML集成框架的高分对地观测系统，采用正则化正交匹配跟踪算法重建图像，再用迭代算法得到高分辨率的观测数据。然而，如果迭代数取值不当，将严重影响重建图像的质量，造成观测结果不准确；文献[5]提出基于约束网络的高分辨率地球观测系统，观测位置的优劣取决于算法的最差时间复杂性。然而，该系统容易受到新约束局域网的影响，造成观测结果的误差。

为此，提出了一种基于尺度特征卷积神经网络的高分对地观测系统。在GIS可视化环境下设计高分对地观测系统总体结构，设计管控中心服务器、跟踪站与控制中心等硬件模块，通过尺度特征卷积神经网络及RPN网络实现目标前景和背景的划分，提升目标检测识别的准确性，最后设计高分对地观测信息管理流程。……