遥感卫星分辨率提高后，单轨产生的数据量快速增长，而低轨过站窗口有限，全部下传既不经济也不现实。星地协同计算把部分处理任务放到星上，由卫星先完成数据筛选、压缩和初步解译，地面系统再按需接收。近期，相关团队完成一轮星地联合验证，重点检验任务分配、处理时延和数据一致性，验证覆盖多类遥感场景。 星上智算机受体积、功耗和散热限制，不能简单照搬地面算法。团队把云检测、无效像元剔除和目标区域提取等相对成熟的处理放在星上，复杂解译仍留在地面。任务规划根据用户需求和链路状态决定处理策略，避免卫星在算力紧张时执行过多任务。处理结果附带质量标记，便于地面判断数据是否可用，减少重复请求和下传。 联合验证通过模拟载荷数据和地面站接收流程开展，记录星上处理耗时、数据压缩比和传输时延。测试结果显示，经过预处理的数据量明显下降，关键目标信息得以保留，地面解译流程能够衔接。团队同时检查了算法在不同光照和地物条件下的稳定性，对误检较高的场景调整阈值，相关参数纳入任务配置。 星地协同计算的价值在于把有限的下传带宽用在更有价值的数据上，但也会带来责任界面和验证标准的问题。星上处理结果若出现偏差，地面难以完全复现，因此需要保留原始数据抽样和算法版本记录。后续还需在真实在轨环境中验证长期稳定性，并与地面站网、任务规划系统协同演进，单次联合验证只是工程化的一步。