論文の概要: Exoplanet Cartography using Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11821v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 17:52:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-26 16:00:04.684123
- Title: Exoplanet Cartography using Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた外惑星カルトグラフィー
- Authors: K. Meinke, D.M. Stam, P.M. Visser
- Abstract要約: 近未来には、専用の望遠鏡が反射光で地球に似た太陽系外惑星を観測し、その特性を評価できる。
巨大な距離のため、全ての太陽系外惑星は単一のピクセルとなるが、そのスペクトルフラックスの時間変化は惑星の表面や大気に関する情報を保持する。
本研究では, 惑星の自転軸, 表面, 雲マップをシミュレーションした単画素フラックスと偏光観測から取得するための畳み込みニューラルネットワークをテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the near-future, dedicated telescopes observe Earth-like exoplanets in
reflected light, allowing their characterization. Because of the huge
distances, every exoplanet will be a single pixel, but temporal variations in
its spectral flux hold information about the planet's surface and atmosphere.
We test convolutional neural networks for retrieving a planet's rotation axis,
surface and cloud map from simulated single-pixel flux and polarization
observations. We investigate the assumption that the planets reflect Lambertian
in the retrieval while their actual reflection is bidirectional, and of
including polarization in retrievals. We simulate observations along a planet's
orbit using a radiative transfer algorithm that includes polarization and
bidirectional reflection by vegetation, desert, oceans, water clouds, and
Rayleigh scattering in 6 spectral bands from 400 to 800 nm, at various photon
noise levels. The surface-types and cloud patterns of the facets covering a
model planet are based on probability distributions. Our networks are trained
with simulated observations of millions of planets before retrieving maps of
test planets. The neural networks can constrain rotation axes with a mean
squared error (MSE) as small as 0.0097, depending on the orbital inclination.
On a bidirectionally reflecting planet, 92% of ocean and 85% of vegetation,
desert, and cloud facets are correctly retrieved, in the absence of noise. With
realistic noise, it should still be possible to retrieve the main map features
with a dedicated telescope. Except for face-on orbits, a network trained with
Lambertian reflecting planets, yields significant retrieval errors when given
observations of bidirectionally reflecting planets, in particular, brightness
artefacts around a planet's pole. Including polarization improves retrieving
the rotation axis and the accuracy of the retrieval of ocean and cloud facets.
- Abstract（参考訳）: 近未来では、専用の望遠鏡が反射光で地球に似た太陽系外惑星を観測し、その特性を評価できる。
巨大な距離のため、全ての太陽系外惑星は単一のピクセルとなるが、そのスペクトルフラックスの時間変化は惑星の表面や大気に関する情報を保持する。
本研究では, 惑星の自転軸, 表面, 雲マップをシミュレーションした単画素フラックスと偏光観測から取得するための畳み込みニューラルネットワークをテストする。
本研究は、惑星が検索においてランベルシャンを反射し、実際の反射が双方向であり、検索に偏光を含むという仮定について検討する。
様々な光子ノイズレベルにおいて,400nmから800nmのスペクトル帯で,植生,砂漠,海,雲,レイリー散乱による偏光と双方向反射を含む放射移動アルゴリズムを用いて,惑星の軌道に沿った観測をシミュレートした。
モデル惑星を覆う面の表面型と雲のパターンは確率分布に基づいている。
私たちのネットワークは、テスト惑星の地図を取得する前に、何百万もの惑星のシミュレーション観測で訓練されています。
ニューラルネットワークは、軌道傾斜角に応じて平均二乗誤差(mse)が0.0097と小さい回転軸を制約することができる。
双方向に反射する惑星では、ノイズがない状態で海洋の92%、植生、砂漠、雲面の85%が正しく回収される。
現実的なノイズがあれば、専用の望遠鏡でメインマップの特徴を回収できるはずだ。
ランベルシャンの反射する惑星で訓練されたネットワークであるface-on orbitsを除くと、2方向の反射する惑星、特に惑星の極の周りの明るさアーティファクトを観測すると、重要な検索エラーが発生する。
偏光を含むことで、回転軸の検索と、海面と雲面の検索精度が向上する。
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