美国情报高级研究计划局（IARPA）已于2019年4月针对“天基机器自动识别技术（SMART）”项目发布了一份广泛机构公告草案。

SMART项目将依靠卫星照相机的地理信息，并通过开发多光谱与多时相传感器处理技术来叠加红外和多光谱传感器的数据，从而简化情报分析人员的工作。

当前，许多天基和机载传感器都能提供支持地理情报的图像。SMART项目将验证通过数据融合收集的地理情报要优于简单地由几幅图像分析（缺少对其他不同图像的分析）综合而成的地理情报。

IARPA表示，这一概念计划降低单一传感器数据本身存在的不确定性，通过开发有助于分析人员利用大数据来分析情报图像的工具，减少可将情报分析人员淹没的海量情报图像数据。

地理情报数据量不断增长，而分析人员在处理天基数据的数量、多样性和速度方面存在困难。IAPRA正寻求在融合光谱与时相天基图像数据的基础上，对人为活动开展自动广域搜索、监控与分析。

虽然单个传感器可能就具有足够的分辨率来检测变化和人为活动，但由于卫星轨道较少和天气的遮蔽，情报专家仍在努力解决无法长时间开展图像分析的问题。

IARPA的专家希望通过推动高性能分析技术的发展来扩展超大规模数据集、数据挖掘、排序与可视化，以及图像分析工具（如人为活动的自动广域搜索）。

通过将不同光电传感器的数据融合起来，IARPA的专家希望能提升检测与监控人为活动，以及监察大型建筑工程进展的能力。

该项目将重点关注5个研究方向：通过融合军用、政府和商业卫星的数据来检测人为活动；应用机器学习来改善中等分辨率成像卫星的图像数据；提升变化检测精度；在情报采集中利用SMART技术；以及降低数据融合的不确定性。

中国电科发展战略研究中心  秦浩