Orbital Plasticity Resource-Efficient Few-Shot Continual Learning for Autonomous Earth Observation Satellites

Abstract

Autonomous Earth Observation (EO) satellites must perform inference and adaptation inside a strict operational envelope: RAM ≤ 1 MB for STM32H7-class deployment, an OPS-SAT Operational SWaP Limit of ≤ 1.2 W, and a mission-critical throughput target of ≤ 10 ms per image patch. Conventional deep networks exceed this envelope and cannot support multi-year missions that encounter new terrain classes without severe forgetting. This thesis proposes Orbital Plasticity, a sensor-agnostic Few-Shot Continual Learning framework for on-board satellite intelligence. The validated Level 2 system combines PEFT-LoRA adaptation with five architecture-agnostic amendments: tiered rank scaling, multi-pass checkpointing, uncertainty-aware dataset curation, adaptive spiking prototype timing, and semantic drift guarding. NanoProtoNet remains the Level 1 physical implementation target for STM32H7 deployment. On EuroSAT RGB, the primary run demonstrates measured plasticity (ΔM′ ∈ {0.3000, 0.4000, 0.5000}), no measured forgetting (BWT = 0.0000), and a 0.60 MB runtime footprint with 100 % low-power SPN residence at T = 50. A separate RGB spectral-twin stress test exposes the Highway/River limitation (6.0 % diagnostic accuracy), while the 13-band Sentinel-2 multispectral extension reaches 70.7 % final 5-way accuracy, showing that NIR/SWIR evidence can harden ambiguous decision bounda***

Les satellites d’observation de la Terre autonomes font face à une triade de contraintes opérationnelles: empreinte mémoire (≤1 Mo pour STM32H7), budget énergétique (≤1.2 W OPS-SAT, limite SWaP opérationnelle), et débit de traitement (≤10 ms par image). Cette thèse propose Orbital Plasticity, un cadre d’apprentissage continu en peu d’exemples pour l’intelligence embarquée des satellites. Validé sur EuroSAT RGB, le meilleur essai atteint une plasticité mesurée (ΔM′ ∈ {0.3000, 0.4000, 0.5000}), un transfert rétrograde nul (BWT = 0.0000), et une empreinte d’exécution de 0.60 Mo. Un essai de stress séparé sur les jumeaux spectraux est conservé comme cas d’échec (ΔM′ moyen = −0.0200), motivant une escalade A1 plus agressive. Une configuration multispectrale complète ensuite l’entrée RGB par 13 bandes Sentinel-2 et atteint 70.7 % en 5-way final sur les classes spectralement confusables.