Nagy felbontású digitális képek elemzése mély neurális hálókkal
Gergácz Mira, Keresztúri Ákos (2023.06.01 - 08.31)
Publikáció: Analysing high resolution digital Mars images using machine learning
Kivonat: A Marson kulcsfontosságú kérdés, hogy a jelenlegi körülmények között létrejöhet-e cseppfolyós víz. Az évszakos jégsapka visszahúzódása nyomán visszamaradhatnak kisebb jégfoltok kevésbé megvilágított területeken a Mars légkörének és felszínének alacsony hővezető képessége miatt. Nyáron mikor ezek a jégfoltok direkt besugárzást kapnak lehetséges, hogy a jég elég gyorsan melegszik a folyékony fázis megjelenéséhez.
Ebben a munkában egy konvolúciós neurális háló (CNN) segítségével keresünk ilyen potenciális jégfoltokat. A betanításhoz használt adathalmazt egy korábbi kutatás adja, mely során 110 HiRISE kép került vizsgálatra a -40° és -60° szélességi fokok között, a déli féltekén kora tavasszal. Ezek közül 37 képen detektálható kisebb jégfolt, melyek optikailag megkülönböztethetőek más felszínformáktól fényességük, árnyalatuk és az árnyékoló felszínformákhoz viszonyított helyzetük szerint. Az adathalmaz a képek feldarabolásával 6240 képre lett bővítve. Egy 38, a program által még nem látott képen elvégzett teszt után azt lehet mondani, hogy a program általánosságban felismeri a világos foltokat, azonban további tréning szükséges a pontosság növelése érdekében.