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AI帮月球数“麻子”:从嫦娥图像中新发明10万多个撞击

发布日期:2020-12-25 14:18   来源:未知   阅读:

撞击坑的相对年龄则需由返回样本的喷射测龄和撞击坑累积尺寸频率散布剖析决议。惯例工具很难用单一类型数据对撞击坑进行辨认和春秋辨别。

该团队以为,他们的方法调剂后可用于太阳系的其余天体,并有望比人工分析方法提取更多信息。

作为“嫦娥”系列的前锋,嫦娥一号是中国探月打算中的第一颗绕月人造卫星,于2007年10月在西昌卫星发射核心发射升空,获取了包括两极的精致“全月球三维影像”。实现使命后,它于2009年3月1日撞击月球表面预约地点。

嫦娥先辈采集的图像

12月22日,由中国月球探测工程首席科学家欧阳自远和国度天文台副台长研究员李春来领衔的研究团队在《天然-通信》(Nature Communications)上发表论文,讲演了一项应用一种迁移学习策略来识别月球的撞击坑,胜利从嫦娥一号和嫦娥二号数据中识别出之前未识别的逾10万个撞击坑。

要统计这些撞击坑,不论是人工识别仍是主动识别都各有局限性,这导致两边统计来的数据对不上号。

个别来说,经由大批已标注样本训练的深度神经网络能疾速正确地识别出比较简略的撞击坑,但很难发明不规矩或退化的撞击坑。然而,这些不太轻易识别的撞击坑可能比拟古老,是主要的历史记载。

他们把这个深度神经网络迁移到嫦娥一号和嫦娥二号飞翔器采集的月球中低纬区域(纬度?65°至65°)图像中,识别出了109956个新的撞击坑,这比一开端识别的数目要多出十多少倍。

嫦娥二号原为嫦娥一号的备份星,也是中国探月工程二期的技巧先导星,于2010年10月发射升空。它获取了辨别率优于10米的月球表面三维影像,为后续着陆区优选供给根据。这两“姐妹”提供了不同空间分辩率的丰盛图像数据,例如120米和7米的DOM(数字正射影像图),还有500米和7米的DEM(数字高程模型)。

其中,DOM数据能够反映撞击坑状态特点,而DEM数据可以反应地形信息。

新新旧旧,坑坑洼洼

嫦娥五号携着月壤凯旋,她的前辈嫦娥一号和嫦娥二号留下的数据同样是座富矿,一直被科学家们发掘出新的价值。

地层笼罩关联是判定撞击坑绝对年龄的基本办法,其次,边缘和阶梯清楚度、边沿纹理、陨石坑外形、陨石坑壁和叠加陨石坑等因素也能反映撞击坑形态的退化情况和新颖水平。光学成熟度(OMAT)则能基于月壤裸露于空间的改性格况做出断定,实用于大型射线坑。

接着,针对那些直径大于8千米的撞击坑,深度神经网络还估算出了其中18996个撞击坑的年龄。研究职员依据以上成果树立了一个新的月球中低纬区域撞击坑数据库,并将相干分析数据与行星迷信界共享。

利用嫦娥图像数据对月球撞击坑进行识别和测龄

迁徙学习是一种机器学习的前沿方式,能在训练样本不那么充分的情形下,用之前取得的常识解决下一个问题。研究团队先用7895个已知的撞击坑和1411个已知年龄的撞击坑数据训练出了一个深度神经网络。

自1919年以来,经国际地理学结合会(IAU)确认的共有9137个撞击坑,其中1675个的年纪由月球跟行星研讨所(LPI)收集,成为了该项研究的练习数据起源。

家喻户晓,月亮是个“麻子脸”。月球名义的这些坑坑洼洼由天体撞击构成,逾越了五个月球地质时代长达40亿年的时间,是记载月球演变和太阳系历史的化石。

月球上的撞击坑分布情况