論文の概要: Multi-Channel Auto-Calibration for the Atmospheric Imaging Assembly
using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14023v4
- Date: Mon, 1 Feb 2021 15:27:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-24 20:07:36.174276
- Title: Multi-Channel Auto-Calibration for the Atmospheric Imaging Assembly
using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた大気イメージングアセンブリのマルチチャネル自動校正
- Authors: Luiz F. G. dos Santos, Souvik Bose, Valentina Salvatelli, Brad
Neuberg, Mark C. M. Cheung, Miho Janvier, Meng Jin, Yarin Gal, Paul Boerner,
and At{\i}l{\i}m G\"une\c{s} Baydin
- Abstract要約: 現在の技術キャリブレーション技術は周期的観測ロケットに依存している。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく代替キャリブレーション手法を提案する。
以上の結果から,cnnモデルでは観測ロケット実験の結果を合理的な精度で総合的に再現できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.247229396526855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Solar activity plays a quintessential role in influencing the interplanetary
medium and space-weather around the Earth. Remote sensing instruments onboard
heliophysics space missions provide a pool of information about the Sun's
activity via the measurement of its magnetic field and the emission of light
from the multi-layered, multi-thermal, and dynamic solar atmosphere. Extreme UV
(EUV) wavelength observations from space help in understanding the subtleties
of the outer layers of the Sun, namely the chromosphere and the corona.
Unfortunately, such instruments, like the Atmospheric Imaging Assembly (AIA)
onboard NASA's Solar Dynamics Observatory (SDO), suffer from time-dependent
degradation, reducing their sensitivity. Current state-of-the-art calibration
techniques rely on periodic sounding rockets, which can be infrequent and
rather unfeasible for deep-space missions. We present an alternative
calibration approach based on convolutional neural networks (CNNs). We use
SDO-AIA data for our analysis. Our results show that CNN-based models could
comprehensively reproduce the sounding rocket experiments' outcomes within a
reasonable degree of accuracy, indicating that it performs equally well
compared with the current techniques. Furthermore, a comparison with a standard
"astronomer's technique" baseline model reveals that the CNN approach
significantly outperforms this baseline. Our approach establishes the framework
for a novel technique to calibrate EUV instruments and advance our
understanding of the cross-channel relation between different EUV channels.
- Abstract（参考訳）: 太陽活動は、惑星間媒質や地球上の宇宙天気に影響を与える重要な役割を担っている。
ヘリオフィジカルス宇宙ミッションに搭載されたリモートセンシング機器は、その磁場の測定と多層多熱・動的太陽大気からの光放射を通じて太陽の活動に関する情報のプールを提供する。
宇宙からの極端紫外線(euv)波長の観測は、太陽の外層、すなわち色球とコロナの微妙な性質を理解するのに役立つ。
残念ながら、NASAのソーラー・ダイナミクス・オブザーバ(SDO)に搭載されている大気イメージング・アセンブリ(AIA)のような機器は、時間依存性の劣化に悩まされ、感度が低下する。
現在のキャリブレーション技術は周期的な観測ロケットに依存しており、これは低頻度で、深宇宙ミッションでは実現不可能である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく別のキャリブレーション手法を提案する。
分析にはSDO-AIAデータを用いる。
以上の結果から,CNNをベースとしたモデルでは,ロケット実験の結果をある程度の精度で総合的に再現することが可能であることが示唆された。
さらに、標準の「アストロノマー法」ベースラインモデルとの比較により、CNNアプローチがこのベースラインを著しく上回ることを示した。
提案手法は,EUV機器を校正し,異なるEUVチャネル間のチャネル間関係の理解を深めるための新しい手法の枠組みを確立するものである。
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