文章总结： 本文预告了一款卫星过境分析算法服务，基于公开TLE轨道根数实现窗口预测与几何评估，支持自然语言交互查询。经与Umbra、Planet及国内厂商官方数据交叉验证，结果高度一致，旨在将人工交互转化为可复现的流程化过程，提升卫星影像获取效率。 综合评分： 70 文章分类： 产品介绍,解决方案

卫星什么时候能拍？不用等厂商反馈，一句话查询卫星过境情况

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mapxiaotu mapxiaotu

空天感知

2026年9月10日 13:21 美国

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这是一则有关自主完成卫星过境分析的成果预告。阅读约 4 分钟。

涉及卫星遥感影像的获取，不管是用户还是乙方，大概都经历过这种对话：

-「明天这块区域，有没有星能拍?」

                                              「先把坐标和时间窗发我，我去问厂商。」

                                               「回了再说，可能要等半天。」

•  [那等等…….]

从用户角度,你其实永远不知道三件事：卫星什么时候过这里、怎么安排拍摄、要不要拍。

答案不在自己手里，而在厂商值班表、销售微信、或者某份过几天才能回的 Excel 里。

来回拉扯是常态，效率低；真遇上应急，更显得脆弱——窗口稍纵即逝，人却还在排队问。

从「问人」，到「可计算」

我们想把这件事，先从「问人」变成「可计算」。

于是做了一套卫星过境分析算法服务：

只要卫星公开了 TLE 轨道根数，就可以对任意目标点或区域做窗口预测、几何评估。

理论上，凡是公开了 TLE 的卫星，都可以纳入同一套过境分析——不必每换一家厂商，就重新经历一轮人工沟通。

在地图上圈选目标区域,查看覆盖与任务机会

算法好看，更要经得起对照

在大模型智能如此涌现的时刻，你告诉AI按照轨道根数等去做个过境分析算法，可能也就是半小时的事。

但是，没有经过任何检验的这半小时产出的算法，往往是一堆问题。我们自己在coding过程中发现，大模型前五轮产出的算法，包含着各种Bug。

我们获取了 Umbra 与 Planet的过境数据做验证，与本地基于公开 TLE 的推演交叉比对，结果高度一致；

同时也联系了国内一些厂商，利用其官方过境分析做了同口径对比。

同口径对照结果

厂商官方分析 12 条,与本地 TLE 独立推演 11 条达到秒级到分钟级对齐。

公开轨道可用时，独立推演已经能逼近厂商侧预报，而不是只能「听人说」。

一句话，查过境

在此之上，我们还做了一层类似自然语言交互：

你可以直接问：

「未来几天，杭州市有哪些卫星过境」

「明天，北京市有XX卫星能拍吗」

…

诸如此类，自然语言交互也可以进一步拓展至日常操作：

「帮我调取杭州市近一个月的存档影像」

…

时髦的团队会给起个名字叫Agent    😄

也想吐槽下，我觉得，尤其是卫星厂商内部，应该全面拥抱AI，先拿AI改造改造自己的业务系统，再对外提什么大模型遥感解译，现在的生产模式还是过于原始了。

这样一来，系统返回窗口与可拍性判断，而不是先填一堆参数、再等人工回微信。

目标明确——把多的人工交互变成可复现的流程化过程，把决策前置到沟通之前。

下图是我们参考skyfi平台做好的自然语言的验证：

自然语言 + MCP:一句话查询过境窗口;右侧结果来自真实可行性查询与本地交叉验证口径。

预告

这是正式成果发布前的一则预告。

能力还在打磨，但方向已经清楚:

让「卫星什么时候过」对用户可见、可算、可复用。

这个场景，你觉得最该先落在哪里?应急快响、常态排期、多源采购前的机会窗比选，还是给业务同学一个「先问清楚再找销售」的前置工具?

也欢迎有意向的同行交流合作——一起把黑盒对话，变成可计算的基础设施。

有想法，留言或私信，我们聊聊。

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