Planet Labs宣布成功完成了公司成立之初的主要任务。 他们所谓的任务1是每天发射足够多的卫星，以接收地球整个表面的照片。 现在，当在外层空间创造条件时，信息技术开始发挥作用-解决各种问题时，将有大量数据流可供分析。
88只鸽子/群3p卫星在发射前，行星实验室摄履带群
一切如何开始：车库的创始人和七名员工，照片Planet LabsPlanet Labs于2010年12月底注册，在相当短的时间内就取得了很多成就。 他们的主要想法是发射大量的幼崽以连续监测地球表面。 旅行者可以很容易地将小型卫星添加到其他设备中，一次运载火箭的事故将导致仅一小部分星座的损失和可接受的损失，并且小型设备的大量生产可以使它们不断更新。 卫星鸽子（“鸽子”）诞生了。 通过设备的名称，它们的组（和系列）称为Flock（“ Flock”）。
卫星鸽，摄于Planet Labs我们设法将质量好的光学器件和控制系统放入重量为4-5千克的3U立方体卫星（10x10x1030厘米）中-照片的空间分辨率为每像素3-5米，具体取决于轨道。 但最重要的是，Planet Labs通过数十种设备将它们像馅饼一样烘烤。 经过四颗独立的实验卫星之后，发射实际上开始流动了。
88颗卫星状卫星与点胶机分开，印度航天局视频动画- 28群1由天鹅座船于2014年1月交付给国际空间站，并从气象站发射（它有一个用于发射幼崽的特殊装置）。
- 2014年夏天，有28批1b鸟群被带到国际空间站，其中6架没有发射并返回地球。
- 在2014年同一个夏天，他们与第聂伯河运载火箭上的其他卫星一起将11群1c发射到了更高的极地轨道
- 2014年秋天，一共有26架1d机群和天鹅座货船一起死亡，此后，有2架1d机群和14架1e机群被交付给国际空间站。
- 2015年夏天， 在猎鹰9号事故中损失了8架1f机群。
- 2015年夏天，HTV货船将14架2b机群带到国际空间站，其中两架没有启动。
- 2015年底和2016年初，将12架Flock 2e和20架Flock 2e交付给国际空间站。
- 2016年夏天，“ 12群2p”在印度火箭PSLV-XL上进入极轨道。
- 2017年春季，印度PSLV-XL火箭以创纪录的104颗卫星发射了88枚Flock 3p进入极轨道。
- 2017年夏天，有48架Flock 2k乘坐联盟号火箭进入极地轨道，创造了全国纪录-一次发射发射了73颗卫星。
- 最后，2017年10月31日在Minotaur-C发射了4个Flock 3m。
来自国际空间站的发射强度的解释是，在相对较低的轨道上，卫星会受到大气层残余的抑制，并能存活12-18个月，具体取决于太阳活动。 极地轨道（约600公里）中的卫星将必须工作4-5年。
公司发展得如此顺利，以至于他们在2015年吸收了BlackBridge，后者创建并发射了RapidEye卫星，并在2017年从Google Terra Bella手中购买了SkySat卫星，这些卫星的空间分辨率小于每像素一米，并具有拍摄视频的能力。
麦加的太空录像，朝圣者在天房周围移动但是，回到鸽子群，为什么在标题中使用“ crawler”一词？ 事实是，Planet Labs正在将自己与Google进行比较，它们的卫星作为Internet爬虫正在不断地爬向地球。
前数据
在斯坦尼斯拉夫·莱姆（Stanislav Lem）的《无敌》一书中，为了寻找已经着陆且缺少星际飞船的行星，他们发射了侦察卫星，动员机组人员分析照片并以偶然的机会迅速找到照片，而没有注意到该行星的最重要特征。 手动分析一天总大小为6 TB的一百万张29万像素的图像是一项沉闷而毫无意义的工作。 在这里，计算机和人工智能得以拯救。
一天中，卫星接收到地球表面3/5的照片。 另一部分可能被云层覆盖，但是一周之内就可以拍摄到地球95％的照片。 该公司已经建立了一个数据处理系统，其中将接收到的照片附加到坐标上，进行一点清理并传输到机器学习平台。 它的工作才刚刚开始，但潜力令人着迷。 每像素3-5米的分辨率足以计算港口的船只和集装箱，由此我们可以得出有关该地区经济活动的结论。 例如，在这里以一天的间隔射击澳大利亚的植物学港口。
行星实验室照片动画从中国太阳能电池板面积的增长中，不仅可以计算出其发电量的增长，而且还可以结合其他电厂的照片，获得对该国能源系统的高质量估算。
动画星球实验室有些东西在太空中比在表面上更好看。 例如，这里的非法地雷入侵了秘鲁自然保护区的领土。 Planet Labs的警告已到达收件人-秘鲁政府提请注意此区域。
行星实验室照片动画自然和人为灾难也可以从太空进行分析。 这是今年春天Orovill大坝事故和恢复工作的动画。
行星实验室照片动画您可以在公司网站
的图库中查看其他示例。
我再说一遍，用于卫星接收信息的处理平台仍在开发中，这是Planet Labs的下一个重要目标。 事情变得更加有趣-人们不了解人工智能与不断补充的整个地球照片的结合会带来什么。 到目前为止，该公司的网站正在
接受科研团队的
申请 ，这些科研团队的任务是尝试找到该申请。 这个想法会产生什么影响？ 人类在其发展过程中不会发挥计算机策略，也无法看技术树来提前学习特定研究的收益。 但是，另一方面，它甚至更有趣。