第四行星:神经网络在火星上寻找极地春季风扇 - SpaceRef

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第四行星:神经网络在火星上寻找极地春季粉丝

用于图像切片 APF0000q3k 的行星四管道,使用 Aye 等人所述的基于密度的聚类管道。 (2019)。 min_samples 参数指示在一组给定的像素距离内需要有多少标记,并且发现值 3 可以有效地抑制误报,这是该管道的目标。 参数 n_(blotch|fan) classif 表示实际上有多少评论提交包含实际标记。 在这种情况下,标准 30 条要求评论中的 15 条提交包含标记,表明图像拼贴的复杂性使 50% 的志愿者跳过尝试 左上:志愿者要标记的 HiRISE 输入拼贴; 中上:30名志愿者的扇形标记; 右上:30名志愿者的斑点标记; 右下:应用基于密度的聚类和平均后产生的斑点; 中下:应用基于密度的聚类和平均后得到的扇形; 左下角:在位置基础 >50% 投票后进入目录的标记在一致的扇形标记和斑点标记之间进行投票。 – 天文-ph.EP

在春季,从轨道上可见的深色沉积物出现在火星南极地区。

这些被认为是由爆炸性的二氧化碳气体喷射形成的,这些喷射流冲破正在融化的季节性冰盖,携带灰尘和污垢,然后以黑色“斑点”的形式沉积在冰上,或者被地表风吹成条纹或“扇形”。

我们研究了用于在高分辨率成像科学实验 (HiRISE) 卫星图像中自动识别这些季节性特征的机器学习 (ML) 方法。 我们设计了深度卷积神经网络 (CNN),这些网络使用由 Planet Four 生成的目录进行训练和测试,这是一个绘制南极季节性沉积物的在线公民科学项目。

我们通过将它们的结果与 ISODATA(迭代自组织数据分析技术)聚类的结果进行比较来验证 CNN,并且正如预期的那样,CNN 在预测第四行星发现的结果方面明显更好,无论是在预测的季节性沉积区域还是在划定他们的界限。 我们发现 CNN 或 ISODATA 都不适合预测季节性粉丝的源点和方向,这是公民科学方法的优势。

CNN 在交叉验证指标上与第四行星有很好的一致性,并在第四行星目录中遗漏的 HiRISE 图像中检测到一些季节性沉积物; CNN 预测的季节性沉积物总面积比第四行星目录大 27%,但在每幅图像的基础上,这一方面差异很大。

Mark D. McDonnell、Eriita Jones、Megan E. Schwamb、K-Michael Aye、Ganna Portyankina、Candice J. Hansen

评论:接受伊卡洛斯
学科:地球和行星天体物理学(astro-ph.EP)
引用为:arXiv:2210.09152 [astro-ph.EP] (或 arXiv:2210.09152v1 [astro-ph.EP] 对于这个版本)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.09152
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来自:梅根施万布
[v1] 2022 年 10 月 17 日星期一 14:57:45 UTC (20,797 KB)
https://arxiv.org/abs/2210.09152

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