論文の概要: Analysis and Predictive Modeling of Solar Coronal Holes Using Computer Vision and LSTM Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09802v1
• Date: Thu, 16 May 2024 04:21:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 15:20:51.632378
• Title: Analysis and Predictive Modeling of Solar Coronal Holes Using Computer Vision and LSTM Networks
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンとLSTMネットワークを用いた太陽コロナホールの解析と予測モデリング
• Authors: Juyoung Yun, Jungmin Shin,
• Abstract要約: 太陽上のコロナホールは 衛星や航空機への影響と 太陽風の放出の増大で 重要な役割を担っています 本研究では,SDO(Solar Dynamics Observatory)の画像を用いて,コロナホール領域を検出し,その大きさを推定するコンピュータビジョン技術を用いた。 また, 深層学習手法を用いて, コロナホールの領域の傾向を分析し, 7日間にわたってその領域を予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In the era of space exploration, coronal holes on the sun play a significant role due to their impact on satellites and aircraft through their open magnetic fields and increased solar wind emissions. This study employs computer vision techniques to detect coronal hole regions and estimate their sizes using imagery from the Solar Dynamics Observatory (SDO). Additionally, we utilize deep learning methods, specifically Long Short-Term Memory (LSTM) networks, to analyze trends in the area of coronal holes and predict their areas across various solar regions over a span of seven days. By examining time series data, we aim to identify patterns in coronal hole behavior and understand their potential effects on space weather. This research enhances our ability to anticipate and prepare for space weather events that could affect Earth's technological systems.
• Abstract（参考訳）: 宇宙探査の時代には、太陽上のコロナホールは、オープン磁場による衛星や航空機への影響と太陽風の放出の増加により重要な役割を担っている。 本研究では,SDO(Solar Dynamics Observatory)の画像を用いて,コロナホール領域を検出し,その大きさを推定するコンピュータビジョン技術を用いた。 さらに, 深層学習, 特にLong Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いて, コロナホールの領域の傾向を分析し, 7日間にわたって, 様々な太陽地域にわたってその領域を予測する。 時系列データを調べることで、コロナホールの挙動のパターンを特定し、宇宙気象に対するその潜在的な影響を理解することを目指している。 この研究は、地球の技術システムに影響を与える可能性のある宇宙天気イベントを予測し、準備する能力を高める。

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