基于Transformer的小行星光谱分类与反照率估计方法
地球与行星天体物理
2025-02-25 v1 天体物理仪器与方法
摘要
中国计划于2025年左右发射探测器（天问二号），主要用于探索近地小行星2016 HO3。该任务涉及近距离探测、着陆和采矿操作，需要对小行星进行三维建模，这需要事先了解其物质组成和均匀性。这些信息在渐进式或地面探测过程中至关重要。我们的研究聚焦于基于光谱数据的小行星复杂物理性质的高精度智能反演，为进一步分析小行星材料、密度和结构提供支持。我们开发了一个小行星光谱分类、反照率估计和成分分析平台，该平台包含三种基于Transformer注意力机制的神经网络：第一种用于光谱分类，实现四类分类准确率为97.28%，十一类分类准确率为95.69%；第二种用于反照率估计，S型小行星反照率估计的平均绝对误差为0.0308；第三种用于成分分析，预测的光谱角距离仅为0.0340，端元丰度的均方根误差为0.1759。这些结果表明我们的网络能够提供高精度的小行星光谱分类、反照率估计和成分分析结果。此外，我们利用该平台对六颗小行星进行了分析并提供了结果。
引用
@article{arxiv.2502.16458,
title = {Transformer-based Approach for Accurate Asteroid Spectra taxonomy and albedo estimation},
author = {Yijun Tang and Jiang Yunxiao and Yuxiang Feng and Xiaoming Zhang and Xiaojun Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16458},
year = {2025}
}