كنوع من وحدات الطبيعة السطحية الأكثر توفرًا وتمثيلًا على سطح القمر، تسجل ملامحها وتوزعها المكاني تاريخ تطور القمر وتكوين المناخ وعصور سطح القمر. نظرًا لظواهر مثل ضبابية حافة الحفرة وتضمين حفرة الاصطدام، تظل هناك مشكلات في التعرف التلقائي على الحفرة الناتجة عن الاصطدام (وخاصة الحفر الصغيرة الحجم) بمستوى دقة تعرف منخفض وكذلك صعوبة تعرف الحفر الصغيرة الحجيبة في الحفر الكبيرة. لذلك، نظرًا للعدد الكبير من الحفر الصغيرة الحجيبة وصعوبة تعرفها، بالإضافة إلى مشاكل مثل تعرف حفر الاصطدام المدمجة، يقدم هذا البحث طريقة تعرف تلقائية للحفر الصغيرة الحجم بدون مرجع مستندة إلى شبكة العصب العميق الكونفولوشنية العميقة مبنية على استراتيجية التعلم النقل، لتحديد وتعرف الحفر الاصطدام. تقوم هذه الطريقة بتحقيق تحديد مركز الحفر وحجمها بشكل مباشر على خريطة السمات عالية الدقة التي تم إنشاؤها من خلال شبكة الرمل المكدس، ولا تحتاج إلى عمليات ما بعد المعالجة مثل كبح أقصى القيمة وقدمت هذه الطريقة جودة وانكفاء في تعرف أنواع الحفر الاصطدام المختلفة. وفي الوقت نفسه، باستخدام نهج التعلم النقلي في التدريب، وهذا النهج يمنح تدريب النموذج مع ثوابت تحسين معينة لجعله ليس من البداية، لذا يكون لدى النموذج موثوقية ومرونة أعلى. قدمت الورقة التجربة والتحقق باستخدام صور المناطق القمرية للخليج القوس ومنطقة بحر العواصف، وقد تقيمت كمياً ونوعاً مع قواعد بيانات حفر الاصطدام الموجودة بالفعل، وأظهرت النتائج أن نموذج التعرف التلقائي الذي صممته هذه الورقة يمكن أن ينفذ بشكل فعال استخراج الحفر الاصطدام、 وبعض القدرات قراءة ما بين البيانات.

استخراج الحفر الاصطدام; التعرف الذكي; التعلم العميق; التعرف على الأهداف; منطقة القوس; منطقة بحر العواصف