成群的小衛星能夠相互通信，從多個角度收集一天或一年中不同時間的重要天氣模式數據。結合機器學習算法，衛星集群有望徹底改變科學家對天氣和氣候變化的理解。比如 NASA 工程師 Sabrina Thompson 正在開發的新軟件，就致力於讓小型航天器或小衛星能夠互通、識別高價值觀測目標，或通過協調姿態和時間、以獲得同一目標的不同視圖。
雙衛星軌道交匯（圖自：NASA / Sabrina Thompson）
在馬里蘭州 NASA 戈達德太空飛行中心工作的 Sabrina Thompson 表示：
我們已經知道在一年中的某些時候，吹向亞馬遜雨林的撒哈拉塵埃，會影響大西洋上空的雲層形成。
那我們又該如何記錄下該雲層，以及如何讓一大群衛星在特定地區、以及一天中的哪個時間來觀察這種現象呢？
據其所述，科學家們將為此類觀測建立一套要求、並對高價值的目標進行定義。然後軟件將接管操作，讓航天器集群能夠知曉相對於彼此的移動，以更好地觀察特定目標。
這套策略可能根據一天中的時間、季節、或所觀察的區域而變化。隨着時間的推移，航天器還可記住機器學習方案，來改進其觀察策略。
基於軌道高度調整的雙衛星追及方法
目前 NASA 研究團隊正在考慮多種類型的衛星集群配置，一種是讓一群衛星處於不同的軌道上，以使之能夠從不同的角度觀察雲或其它現象。另一種是藉助相似的視角、但在一天中的不同時間來觀察同一對象。
第三種是結合上述兩套方案，讓其中一些衛星處於同一軌道、但彼此間有一些時間上的偏移，而其它衛星可能位於不同高度和 / 或傾角的軌道上。
儘管衛星集群留在了同一軌道內，但單個航天器甚至能夠利用一套被稱作“差分阻力控制”的方案（基於地球大氣對軌道飛行器的阻力），來控制每個航天器相對於集群中其它航天器的時間間隔。
據悉，執行這套方案的時機，取決於航天器的質量、面積、以及軌道高度 —— 短則幾天幾小時、多則長達一年。
小衛星和可與一群具有窄角度、高分辨率的類似航天器編組使用
Sabrina Thompson 舉例稱：
通過將多個航天器編製成出一套隊形來觀察同一目標，你不僅可以從頂部看到雲、還可從側面觀察它。
而在不同的編隊中，你又可以通過在不同時間經過的多個小衛星，看到處於其生命周期中不同階段的雲。
此前通過與 UMBC 教授 Jose Vanderlei Martins 的合作，Sabrina Thompson 團隊協助開發了一年多前從國際空間站（ISS）投送的 HARP 迷你衛星。
該儀器的更新型號被稱作 HARP2，其定於 2023 年投入使用，以執行幫助科學家深入了解浮游生物、氣溶膠、雲、以及海洋生態系統的任務（簡稱 PACE）。