基于深度与迁移学习利用嫦娥数据识别月球撞击坑并估算其年龄
地球与行星天体物理
2020-12-29 v1
摘要
撞击坑作为“月球化石”，是最主要的月表特征并占据月球大部分表面。其形成与演化记录了太阳系的历史。六十年的月球探测项目辉煌成就积累了大量月球数据。目前已有 9137 个被确认的撞击坑，但其中仅 1675 个确定了年龄，这显然不足以揭示月球演化。识别撞击坑因其在尺寸上的巨大差异、形状上的大幅变化及广泛存在而是一项挑战性任务。此外，由于撞击坑形态复杂且各异，估算其年龄极为困难。在此，为有效识别撞击坑并估算其年龄，我们将撞击坑识别问题转化为目标检测任务，将撞击坑年龄估算转化为分类体系结构。从初始少量可用撞击坑出发，我们利用深度神经网络通过迁移学习（TL）从嫦娥数据逐步识别撞击坑并估算其年龄。为全面识别多尺度撞击坑，开发了双阶段撞击坑检测方法。由此识别出直径介于 532 km 至 1 km 的 117240 个未确认月球撞击坑。继而，开发双阶段分类方法，通过同时提取形态学与地层信息估算撞击坑年龄。估算了直径大于 3 km 的 79243 个撞击坑的年龄。这些贯穿月球中低纬度区域的已识别与定年撞击坑对重建太阳系动态演化过程至关重要。
引用
@article{arxiv.1912.01240,
title = {Lunar impact craters identification and age estimation with Chang'E data by deep and transfer learning},
author = {Chen Yang and Haishi Zhao and Lorenzo Bruzzone and Jon Atli Benediktsson and Yanchun Liang and Bin Liu and Xingguo Zeng and Renchu Guan and Chunlai Li and Ziyuan Ouyang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.01240},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 3 figures