Всесвіт

Поверхню Місяця навчилися картографувати з безпрецедентним рівнем точності

Щоб покращити роздільну здатність, вчені розробили новий метод масштабування топографічних карт, використовуючи зображення з камери Lunar Reconnaissance Orbiter.

Вивчаючи вапнякову формацію Stevns Klint в Данії, вчені розробили метод інтерпретації тіней на зображеннях для більш точної топографії. Він набагато швидше і менш трудомісткий. Результати роботи опубліковані в журналі Planetary and Space Science.

Картографування форм рельєфу на Місяці представляє великий інтерес і має велике значення для створення майбутніх населених пунктів і освоєння ресурсів. Один з перших кроків – нанесення на карту топографії з великою деталізацією і розрішенням. Однак лазерний висотомір Lunar Orbiter (LOLA) надає карти висот з низьким розрішенням в порівнянні з розмірами докладних геологічних об’єктів.

Щоб покращити роздільну здатність, вчені розробили новий метод масштабування топографічних карт, використовуючи зображення з камери Lunar Reconnaissance Orbiter (LROC). Вчені використовували зв’язок між топографічними градієнтами і ступенем затінення сонячного світла, що надходить. На відміну від раніше опублікованих методів, новий підхід базується на імовірнісній лінійній зворотній теорії, і його обчислювальна ефективність дуже висока завдяки формулюванню через рівняння Сильвестра. Метод працює з декількома зображеннями і включає варіації альбедо.

Поверхня Місяця і скелястих планет, зокрема Марса, представляє величезний інтерес для дослідників Сонячної системи. Крім того, детальне картографування важливе для безпечного приземлення роверів. Наприклад, якщо марсохід не може розгледіти деталі поверхні, то легко застрягне в піску або вріжеться в скелі. Також точна топографія поверхні дає роверам можливість вивчати цікаві геологічні утворення.

Проблема в тому, що дотепер методи аналізу зображень з орбітальних космічних апаратів вимагали величезних обчислювальних потужностей.

Метод вивчення відтінків тіней існував і раніше, але був обчислювально неефективний. Новий підхід використовує більш прямі і точні обчислення і не залежить від цілого набору параметрів, які вводяться в комп’ютер.


Підписуйтеся на нас в Гугл Новини, а також читайте в Телеграм і Фейсбук


Back to top button