Los satélites jugarán un papel vital en el futuro del Internet de las Cosas (IoT); sin embargo, la escasez de recursos es el mayor factor limitante en la tarea regional de equipos masivos en el IoT para el servicio satelital. En comparación con el modo aislado tradicional de recursos satelitales, la investigación actual tiene como objetivo realizar el intercambio de recursos a través de la cooperación satelital en la computación en el borde satelital, para resolver los problemas de recursos limitados y baja calidad de servicio de un solo satélite. Proponemos una arquitectura de pool de recursos satelitales orientada a tareas regionales en la computación en el borde satelital. A diferencia de los servidores fijos en los sistemas terrestres, el movimiento orbital de los satélites presenta desafíos para la construcción del pool de recursos satelitales. Después de que se presenta la planificación de capacidad del pool de recursos satelitales para tareas regionales, se propone un algoritmo basado en la búsqueda de coincidencias para resolver el problema de selección dinámica de satélites. Se construye un sistema de simulación semip física en tierra para realizar experimentos y evaluar el rendimiento de tres modos de intercambio de recursos satelitales: modo aislado, modo cooperativo y modo agrupado. Los resultados muestran que el modo agrupado, en comparación con el modo aislado, mejora la tasa de éxito de la tarea en un 19.52%, y al mismo tiempo aumenta los recursos de la red y el consumo de energía en el mismo escenario. En comparación con el modo de cooperación, el rendimiento de la tasa de éxito de la tarea y la tasa de utilización de recursos es similar al del modo agrupado, pero tiene más ventajas en el tiempo de respuesta y el equilibrio de carga de los recursos satelitales. Esto demuestra que en el IoT, el pool de recursos es de gran beneficio ya que mejora el tiempo de respuesta de la tarea y mejora el equilibrio de carga de los recursos satelitales sin degradar el rendimiento, lo cual tiene sentido en escenarios que demandan tareas.