論文の概要: Using Machine Learning to Reduce Observational Biases When Detecting New Impacts on Mars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05679v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 17:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 14:26:17.314845
• Title: Using Machine Learning to Reduce Observational Biases When Detecting New Impacts on Mars
• Title（参考訳）: 火星に新しい衝撃を検知する機械学習による観測バイアス低減
• Authors: Kiri L. Wagstaff (1), Ingrid J. Daubar (2), Gary Doran (1), Michael J. Munje (1), Valentin T. Bickel (3), Annabelle Gao (2), Joe Pate (2), Daniel Wexler (2) ((1) Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, (2) Brown University, (3) ETH Zurich)
• Abstract要約: 最近の火星への(新鮮な)衝突の在庫は、低い熱慣性領域に対する強い偏見を示している。 熱慣性度の高い地域でも同様の速度で発生することが期待されているが、これらの影響は検出されていない。 本研究では、火星への新鮮な影響の検出を高めるために、訓練された機械学習分類器の使用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The current inventory of recent (fresh) impacts on Mars shows a strong bias towards areas of low thermal inertia. These areas are generally visually bright, and impacts create dark scours and rays that make them easier to detect. It is expected that impacts occur at a similar rate in areas of higher thermal inertia, but those impacts are under-detected. This study investigates the use of a trained machine learning classifier to increase the detection of fresh impacts on Mars using CTX data. This approach discovered 69 new fresh impacts that have been confirmed with follow-up HiRISE images. We found that examining candidates partitioned by thermal inertia (TI) values, which is only possible due to the large number of machine learning candidates, helps reduce the observational bias and increase the number of known high-TI impacts.
• Abstract（参考訳）: 最近の火星への(フレッシュ)影響の在庫は、低い熱慣性領域に対する強いバイアスを示している。 これらの領域は一般的に視覚的に明るく、衝突によって暗くなり、検出しやすくなります。 熱慣性が高い地域でも同様の速度で発生することが期待されるが、これらの影響は検出されていない。 本研究では、訓練された機械学習分類器を用いて、CTXデータを用いて火星への新鮮な影響を検出する。 このアプローチでは、69の新しい新しい影響がHiRISE画像で確認された。 熱慣性(TI)値で区切られた候補を調べることは、多数の機械学習候補によってのみ可能であり、観測バイアスの低減と既知の高TI影響の増大に有効であることがわかった。

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