近年来,随着航天科技的进步,卫星遥感的应用越来越广泛,军用和民用领域对卫星遥感的需求都在增加。由于星上资源有限,对地观测的任务量的增加就导致遥感卫星不能完成所有观测任务,这就需要对资源和任务进行合理规划,使得综合收益最大化。本文针对长期在轨的卫星,将任务规划问题分为长期规划和短期规划两部分,长期规划的目的是预测在用户规定的一定时间段内卫星对地面目标的覆盖率,主要针对大区域目标;短期规划的目的是得出短期任务及大区域目标分解的单景目标的具体成像计划。研究任务规划的方法,解决单颗卫星和多颗卫星的任务分配问题。具体工作如下:分析卫星任务规划问题的特点、任务流程和约束条件。介绍卫星的成像范围卫星对地观测任务规划问题的输入输出、卫星对地面区域覆盖率的计算。涉及的约束包括载荷、时效和平台三方面。输入包括卫星平台和带观测目标的信息,输出则是观测序列、观测时间及观测的目标信息。建立对地观测卫星任务模型。首先给出合理假设,然后分别对对地观测卫星任务规划问题的长期规划和短期规划问题进行数学描述,并建立约束模型,最后给出目标函数。研究对地观测卫星长期任务规划和短期任务规划的求解算法。论文采用基于规则的启发式算法求解长期规划问题,给出了启发式规则和信息;采用蚁群算法求解短期规划模型。其中短期规划中引入了MPC模型控制理论定时矫正轨道预报模型,避免长期的轨道预报的误差大引起规划结果不准确的问题。最后分别用算例验证了算法的可行性。设计实现对地观测卫星任务规划APP。该系统集成了业务逻辑、任务规划问题的求解算法以及场景展示,编程采用Windows环境下的JAVA语言。本课题研究为长期在轨的卫星的任务规划问题的求解提供了一种可参考的方法。