Microsatellite SAR constellations : a near real-time scheduler optimization for emergencies and precision farming

Nowadays, due to the current overpopulation and the new civilians needs, the development of new technologies is becoming more and more important, some of which are based on satellites data. The remote sensing acquisitions can increase the productivity of the agricultural sector, in fact a lot of new precision farming solutions are being developed in order to facilitate the farmers, preventing dangerous situations like water shortages in crop fields. Moreover, satellite imagery is a powerful tool for governments to monitor emergencies like wildfires, however it is not an easy task: costly resources are needed to provide up to date data on demand, and as of now it is difficult to even access constellations' acquisitions. Consequently, the majority of applications developed use satellite imagery from days or even weeks ago, using free of charge services like Copernicus Program, however for some user needs it is not enough. To tackle this problem, not only do we need a well-designed constellation of microsatellites that complements the existing ones, but we also have to manage it in a smart way and in a short time frame. In this work two state-of-the-art algorithms for scheduling tasks are implemented, after having carefully analyzed the issues and the needs of various scenarios, with the goal of speeding up the parameter of responsiveness, which indicates the time window from the moment the client requests an area to the moment that area is acquired. Eventually, a time budget analysis is performed in order to understand if the requirements of some emergency use cases could be fulfilled by the developed solutions, estimating the performances in a near real-time scenario. This work has been developed as a collaboration between the Polytechnic University of Milan and Thales Alenia Space Italia S.p.A..

Al giorno d'oggi, a causa dell'attuale sovrappopolazione e delle nuove esigenze dei civili, lo sviluppo delle nuove tecnologie sta diventando sempre più importante, alcune delle quali si basano su dati dei satelliti. Le acquisizioni di telerilevamento possono aumentare la produttività del settore agricolo, infatti si stanno sviluppando molte nuove soluzioni per l'agricoltura di precisione al fine di facilitare gli agricoltori, prevenendo situazioni pericolose come la siccità nei campi coltivati. Inoltre, le immagini satellitari sono un potente strumento per i governi al fine di monitorare emergenze come gli incendi, tuttavia non è un compito facile: sono necessarie risorse costose per fornire dati aggiornati su richiesta, e al momento è difficile persino accedervi. Di conseguenza, la maggior parte delle applicazioni usa immagini satellitari di giorni o addirittura settimane fa, appoggiandosi a servizi gratuiti come Copernicus, tuttavia per le esigenze di alcuni utenti non è sufficiente. Per affrontare questo problema, non solo abbiamo bisogno di una costellazione ben progettata di microsatelliti che integri quelle esistenti, ma dobbiamo anche gestirla in modo intelligente e in tempi brevi. In questa tesi vengono implementati due algoritmi all'avanguardia per la pianificazione delle richieste, dopo aver analizzato attentamente le problematiche e le esigenze dei vari scenari, con l'obiettivo di migliorare il parametro della reattività, che indica la finestra temporale dal momento in cui il cliente richiede un'area al momento dell'acquisizione di tale area. Alla fine viene eseguita un'analisi per capire se i requisiti di alcune emergenze possono essere soddisfatti dalle soluzioni sviluppate, stimando le prestazioni in uno scenario quasi in tempo reale. Questo lavoro è stato sviluppato in collaborazione con il Politecnico di Milano e Thales Alenia Space Italia S.p.A..