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Método de identificación automática de pequeños cráteres en la superficie lunar basado en una red neuronal convolucional profunda sin anclaje

  • 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：张梓璇，研究方向为月表环形构造提取与分析。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：杨俊涛，研究方向为激光雷达技术与应用、农业遥感、月球与行星遥感。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

resumen

Como unidades de paisaje más típicas y comunes en la superficie lunar, los cráteres registran las características morfológicas y la distribución espacial que reflejan la historia evolutiva de la Luna, la formación del clima y la edad de su superficie. Debido a fenómenos como los bordes borrosos de los cráteres y los cráteres anidados, todavía existen problemas con la identificación automática de los cráteres (especialmente de pequeña escala) con baja precisión de identificación y dificultades para identificar los pequeños cráteres en los grandes cráteres. Por lo tanto, debido a la gran cantidad de pequeños cráteres y su difícil identificación, así como los problemas de identificación de los cráteres anidados, en este artículo se propone un método automático de identificación de los pequeños cráteres en la superficie lunar basado en una estrategia de transferencia de conocimientos, para localizar e identificar automáticamente los cráteres. Este método regresa directamente al centro del cráter y su tamaño en un mapa de características de alta resolución generado por la red de relojes de arena apilados, y no requiere operaciones de postprocesamiento como la supresión de valores no máximos, lo que logra una identificación automática de diferentes tipos de cráteres. Al mismo tiempo, utilizando un enfoque de transferencia de conocimientos para el entrenamiento, este enfoque dota al modelo de entrenamiento de ciertas optimizaciones, no comenzando desde cero, asegurando así al modelo una mayor confiabilidad y robustez. El artículo presenta experimentos y verificaciones en imágenes de las regiones lunares del Golfo Arcoíris y la región del Mar de las Tormentas, así como una evaluación cuantitativa y cualitativa en comparación con la base de datos existente de cráteres de Robbins, los resultados muestran que el modelo de identificación automática diseñado en este artículo puede extraer efectivamente los cráteres, y resolver parcialmente el problema de identificación de los pequeños cráteres en los cráteres anidados.

palabra clave

extracción de cráteres; identificación inteligente; aprendizaje profundo; reconocimiento de objetos; región del Golfo Arcoíris; región del Mar de las Tormentas

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