論文の概要: Solar Coronal Hole Analysis and Prediction using Computer Vision and
LSTM Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06732v4
- Date: Wed, 28 Jun 2023 15:45:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 18:09:21.811169
- Title: Solar Coronal Hole Analysis and Prediction using Computer Vision and
LSTM Neural Network
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンとLSTMニューラルネットワークを用いた太陽コロナホール解析と予測
- Authors: Juyoung Yun
- Abstract要約: コロナホール(英語:coronal hole)は、磁場線と比較的低温が特徴の太陽上の領域である。
本研究の目的は,コロナホール行動のパターンと傾向を特定し,それが宇宙気象事象にどのように影響するかを理解することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: As humanity has begun to explore space, the significance of space weather has
become apparent. It has been established that coronal holes, a type of space
weather phenomenon, can impact the operation of aircraft and satellites. The
coronal hole is an area on the sun characterized by open magnetic field lines
and relatively low temperatures, which result in the emission of the solar wind
at higher than average rates. In this study, To prepare for the impact of
coronal holes on the Earth, we use computer vision to detect the coronal hole
region and calculate its size based on images from the Solar Dynamics
Observatory (SDO). We compare the coronal holes for each region of the Sun and
analyze the correlation. We then implement deep learning techniques,
specifically the Long Short-Term Memory (LSTM) method, to analyze trends in the
coronal hole area data and predict its size for different sun regions over 7
days. By analyzing time series data on the coronal hole area, this study aims
to identify patterns and trends in coronal hole behavior and understand how
they may impact space weather events. This research represents an important
step towards improving our ability to predict and prepare for space weather
events that can affect Earth and technological systems.
- Abstract（参考訳）: 人類が宇宙を探索し始めるにつれ、宇宙の天気の重要性が明らかになってきた。
宇宙天気現象の一種であるコロナホールが、航空機や衛星の運用に影響を与えることが確立されている。
コロナホール(英: coronal hole)は、オープン磁場線と比較的低温を特徴とする太陽上の領域であり、太陽風を平均より高い速度で放出する。
本研究では,地球へのコロナホールの影響に備えるために,コンピュータビジョンを用いてコロナホール領域を検出し,太陽動力学観測所(sdo)の画像に基づいてその大きさを計算する。
我々は、太陽の各領域のコロナホールを比較し、相関関係を分析する。
次に, 深層学習, 特にLong Short-Term Memory (LSTM) 手法を実装し, コロナホール領域データの傾向を解析し, 7日間にわたる異なる太陽領域におけるそのサイズを予測する。
本研究は, コロナホール領域の時系列データを解析することにより, コロナホールの挙動のパターンや傾向を同定し, 宇宙気象事象にどのように影響するかを理解することを目的とする。
この研究は、地球と技術システムに影響を与える宇宙天気イベントを予測し、準備する能力を改善するための重要なステップである。
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