تعرف تلقائية للحفر الصغيرة الحجم بدون مرجع بناءً على الشبكة العصب العميق الكونفولوشنية العميقة

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    School of Earth Resources, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China

    College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

    Space Optoelectronic Measurement and Perception Lab., Beijing Institute of Control Engineering, Beijing 100190, China

  • Email:17686101523@163.com
  • Introduction:E-mail 17686101523@163.com
ZHANG Zixuan123,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

    Space Optoelectronic Measurement and Perception Lab., Beijing Institute of Control Engineering, Beijing 100190, China

  • Email:jtyang@sdust.edu.cn
  • Introduction:E-mail jtyang@sdust.edu.cn
YANG Juntao23*,  
  • Affiliation:

    Space Optoelectronic Measurement and Perception Lab., Beijing Institute of Control Engineering, Beijing 100190, China

LI Lin3,  
  • Affiliation:

    College of Earth Sciences and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

ZHANG Shuowei4,  
  • Affiliation:

    College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

YANG Ziyi2,  
  • Affiliation:

    Space Optoelectronic Measurement and Perception Lab., Beijing Institute of Control Engineering, Beijing 100190, China

MA Yuechao3

ملخص

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.

مفهوم

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

References

  1. 1.
    Bandeira L, Machado M and Pina P. 2014. Automatic detection of sub-km craters on the Moon//45th Lunar and Planetary Science Conference. The Woodlands: [s.n.]
  2. 2.
    Chen Z D. 2021. Research on Automatic Identification of Lunar Crater Gravity Anomaly Based on Convolutional Neural Network. Beijing: China University of Geosciences Beijing
  3. 3.
    Cohen J P and Ding W. 2014. Crater detection via genetic search methods to reduce image features. Advances in Space Research, 53(12): 1768-1782
  4. 4.
    Cui X L, Ding M and Wang G. 2021. Automated crater detection on the South Pole-Aitken Basin of the Moon and absolute model ages of mid-sized craters based on convolution neural network. Journal of Nanjing University (Natural Science), 57(6): 905-915
  5. 5.
    Di K C, Li W, Yue Z Y, Sun Y W and Liu Y L. 2014. A machine learning approach to crater detection from topographic data. Advances in Space Research, 54(11): 2419-2429
  6. 6.
    Ding W, Stepinski T F, Mu Y, Bandeira L, Ricardo R, Wu Y X, Lu Z Y, Cao T Y and Wu X D. 2011. Subkilometer crater discovery with boosting and transfer learning. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2(4): 39
  7. 7.
    Du X, Kang Z Z, Hu T, Xiao M and Li M. 2025. Application of topography analysis based on multi-source data in the construction of the International Lunar Research Station. National Remote Sensing Bulletin, 29(2): 442-459
  8. 8.
    Duan K W, Bai S, Xie L X, Qi H G, Huang Q M and Tian Q. 2019. CenterNet: keypoint triplets for object detection//2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). Seoul: IEEE: 6568-6577
  9. 9.
    Hu Y F, Xiao J, Liu L P, Zhang L and Wang Y. 2021. Detection of small impact craters via semantic segmenting lunar point clouds using deep learning network. Remote Sensing, 13(9): 1826
  10. 10.
    Kang Z Z, Luo Z F, Hu T and Gamba P. 2015. Automatic extraction and identification of lunar impact craters based on optical data and DEMs acquired by the Chang'E satellites. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(10): 4751-4761
  11. 11.
    Kang Z Z, Wang X K, Hu T and Yang J T. 2019. Coarse-to-fine extraction of small-scale lunar impact craters from the CCD images of the Chang'E lunar orbiters. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(1): 181-193
  12. 12.
    Law H and Deng J. 2018. CornerNet: detecting objects as paired keypoints//The 15th European Conference on Computer Vision. Munich: Springer: 765-781
  13. 13.
    Lin T Y, Maire M, Belongie S, Hays J, Perona P, Ramanan D, Dollár P and Zitnick C L. 2014. Microsoft COCO: common objects in context//The 13th European Conference on Computer Vision (ECCV). Zurich: Springer: 740-755
  14. 14.
    McEwen A S and Bierhaus E B. 2006. The importance of secondary cratering to age constraints on planetary surfaces. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 34: 535-567
  15. 15.
    Redmon J and Farhadi A. 2017. YOLO9000: better, faster, stronger//2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Honolulu: IEEE: 6517-6525
  16. 16.
    Robbins S J. 2019. A new global database of lunar impact craters >1–2 km: 1. crater locations and sizes, comparisons with published databases, and global analysis. Journal of Geophysical Research: Planets, 124(4): 871-892
  17. 17.
    Silburt A, Ali-Dib M, Zhu C C, Jackson A, Valencia D, Kissin Y, Tamayo D and Menou K. 2019. Lunar crater identification via deep learning. Icarus, 317: 27-38
  18. 18.
    Yang C, Zhao H S, Bruzzone L, Benediktsson J A, Liang Y C, Liu B, Zeng X G, Guan R C, Li C L and Ouyang Z Y. 2020. Lunar impact crater identification and age estimation with Chang’E data by deep and transfer learning. Nature Communications, 11(1): 6358
  19. 19.
    Yang J T and Kang Z Z. 2019. Bayesian network-based extraction of lunar impact craters from optical images and DEM data. Advances in Space Research, 63(11): 3721-3737
  20. 20.
    Zhang C and Chen J P. 2019. Advances in the study of automatic identification and classification of lunar impact craters. Journal of Geology, 43(3): 514-522
  21. 21.
    Zhang W. 2017. Research on Automatic Recognition and Spatial Differentiation of Lunar Impact Craters. Nanjing: Nanjing University of Information Science and Technology (张雯. 2017. 月球撞击坑的自动识别与空间分异研究. 南京: 南京信息工程大学)
  22. 22.
    Zhao D D. 2022. Intelligent Identification and Spatial Distribution Characteristics Analysis of Small Craters in Lunar Landing Area. Changchun: Jilin University
  23. 23.
    Zhou X Y, Wang D Q and Krähenbühl P. 2019. Objects as points. arXiv:1904.07850

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website