С помощью методов глубокого обучения ученые создали мозаичную затененную рельефную мозаику цифровой модели местности HiRISE MADNet с разрешением 50 сантиметров на пиксель (в центре). Мелкомасштабные особенности поверхности Марса выделяются более четко по сравнению с предыдущими цифровыми моделями местности (слева). Их сходство с функциями, представленными на исходном изображении HiRISE (справа), указывает на то, что было достигнуто попиксельное 3D-восстановление. 1 кредит
Подготовка к безопасной посадке на Землю, такая как поиск наиболее ровной местности и оснащение соответствующим шасси, также имеет решающее значение для миссий на Марс.
Таким образом, посадка марсохода на Марс требует тщательного картографирования и планирования задолго до начала спуска марсохода. Ученые работают над созданием точных 3D-карт поверхности планеты, известных как цифровые модели местности, путем составления мозаики изображений прошлых миссий.
Прогресс в технологиях обработки изображений за последние два десятилетия позволил повысить разрешение карт от сотен метров до субметровых масштабов. Хотя это чрезвычайное улучшение, даже разрешение в 1 метр на пиксель не может полностью передать мелкомасштабные объекты, такие как текстуры дюн, небольшие кратеры и большие камни.
Чтобы лучше нанести на карту эти геологические особенности вокруг места посадки «Персеверанса» в 2020 году в кратере Джезеро, Ю Тао и его коллеги используют модель глубокого обучения под названием «Многомасштабная генеративная состязательная сеть» (MADNet), которую они разработали в предыдущей работе. Новое исследование опубликовано в журнале Earth and Space Science.
MADNet, обученная с использованием смеси существующих постобработанных цифровых моделей местности с разрешением от 4 до 36 метров на пиксель, усовершенствовала общедоступную мозаику цифровой модели местности Mars 2020 Terrain Relative Navigation Science Experiment (HiRISE). Исследователи также проверили и усовершенствовали несколько итераций, чтобы устранить артефакты и пробелы в результатах.
Результатом является мозаика цифровой модели местности MADNet HiRISE Jezero с разрешением 50 сантиметров на пиксель. По сравнению с исходными мозаиками, карты MADNet имеют среднюю разницу высот всего 0,009 метра со стандартным отклонением 0,63 метра, что указывает на то, что результаты подхода глубокого обучения совпадают с традиционным фотограмметрическим подходом.
Исследователи отмечают, что их продукт демонстрирует значительные улучшения по сравнению с существующими картами, в том числе (1) увеличенное эффективное разрешение, на котором видны мелкомасштабные особенности поверхности, такие как дюны, кратеры и скалы; (2) уменьшено количество артефактов полосатости; (3) исключение регионов с низкими качествами соответствия; и (4) устранение артефактов интерполяции. Их результаты общедоступны.
Информация от: Американским геофизическим союзом.
