論文の概要: A Data-Driven Machine Learning Approach for Detecting Albedo Anomalies on the Lunar Surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05832v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 11:25:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 16:00:10.802618
• Title: A Data-Driven Machine Learning Approach for Detecting Albedo Anomalies on the Lunar Surface
• Title（参考訳）: 月面アルベド異常検出のためのデータ駆動機械学習手法
• Authors: Sofia Strukova, Sergei Gleyzer, Patrick Peplowski, Jason P. Terry,
• Abstract要約: 本研究では、月面のアルベド異常を探索・予測するために機械学習(ML)技術を用いたデータ駆動アプローチを提案する。 主な目的は、化学元素とアルベドの関係を識別し、惑星表面の理解を深めることである。 本稿では,予測誤差を可視化し,その空間的および化学的特性を記述するための対話型解析ツールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a data-driven approach using machine learning (ML) techniques to explore and predict albedo anomalies on the Moon's surface. The research leverages diverse planetary datasets, including high-spatial-resolution albedo maps and element maps (LPFe, LPK, LPTh, LPTi) derived from laser and gamma-ray measurements. The primary objective is to identify relationships between chemical elements and albedo, thereby expanding our understanding of planetary surfaces and offering predictive capabilities for areas with incomplete datasets. To bridge the gap in resolution between the albedo and element maps, we employ Gaussian blurring techniques, including an innovative adaptive Gaussian blur. Our methodology culminates in the deployment of an Extreme Gradient Boosting Regression Model, optimized to predict full albedo based on elemental composition. Furthermore, we present an interactive analytical tool to visualize prediction errors, delineating their spatial and chemical characteristics. The findings not only pave the way for a more comprehensive understanding of the Moon's surface but also provide a framework for similar studies on other celestial bodies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、月面のアルベド異常を探索・予測するために機械学習(ML)技術を用いたデータ駆動アプローチを提案する。 この研究は、レーザーとガンマ線の測定から得られた高空間分解能アルベドマップや元素マップ(LPFe, LPK, LPTh, LPTi)を含む多様な惑星のデータセットを活用している。 主な目的は、化学元素とアルベドの関係を識別し、惑星表面の理解を広げ、不完全なデータセットを持つ領域の予測能力を提供することである。 アルベドと要素写像の間の分解のギャップを埋めるために、革新的な適応ガウスのぼかしを含むガウスのぼかし技術を用いる。 本手法は,元素組成に基づく全アルベドの予測に最適化された極高次ブースティング回帰モデルの展開において,本手法を導出する。 さらに,予測誤差を可視化し,その空間的および化学的特性を記述するための対話型解析ツールを提案する。 この発見は、月の表面のより包括的な理解の道を開くだけでなく、他の天体についても同様の研究の枠組みを提供する。

関連論文リスト

• An Ensemble Framework for Explainable Geospatial Machine Learning Models [16.010404125829876]
  本稿では,局所空間重み付け手法,説明可能な人工知能(XAI),最先端機械学習技術を融合した統合フレームワークを提案する。 この枠組みは、地理的回帰と分類の両方において、予測の解釈可能性と精度を高めるために検証される。 これは予測精度を大幅に向上させ、空間現象を理解するための新しいアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T21:12:10Z)
• Bidirectional recurrent imputation and abundance estimation of LULC classes with MODIS multispectral time series and geo-topographic and climatic data [0.0]
  スペクトルアンミキシング(SU)は、混合画素を構成的土地利用・土地被覆(LULC)タイプに分解する技術である。 我々の研究はMODIS MS時系列を用いたSUの先駆者であり、エンド・ツー・エンドのDLモデルで不足データに対処する。 実験結果から, 時空間入力データとジオトポグラフィおよび気候情報を統合することで, 混合画素中のLULC量の推定が大幅に向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T06:13:50Z)
• Searching for Novel Chemistry in Exoplanetary Atmospheres using Machine Learning for Anomaly Detection [1.8434042562191815]
  我々は、異常検出のための機械学習(ML)技術の太陽系外惑星トランジットスペクトルへの応用を提唱する。 合成スペクトルの大規模公開データベース上での2つの一般的な異常検出手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T07:19:54Z)
• Pluto's Surface Mapping using Unsupervised Learning from Near-Infrared Observations of LEISA/Ralph [0.0]
  我々は、NASAのニューホライズンズ宇宙船に搭載されたLEISA/ラルフ計器の近赤外線観測を用いて、教師なしの機械学習技術を用いて冥王星の表面をマッピングした。 各ユニットの平均I/Fスペクトル(N$_2$,CH$_4$,COおよび非揮発性H$_2$O)の位置と強度から、ユニットを表面組成、地質、地理的位置に接続するために分析した。 表面単位の分布は、ボラティルの異なる表面組成を持つ緯度パターンを示す
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-15T07:15:52Z)
• HSurf-Net: Normal Estimation for 3D Point Clouds by Learning Hyper Surfaces [54.77683371400133]
  本稿では,ノイズと密度の変動のある点群から正規性を正確に予測できるHSurf-Netという新しい正規推定手法を提案する。 実験結果から, HSurf-Netは, 合成形状データセット上での最先端性能を実現することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T16:39:53Z)
• Data-Efficient Learning via Minimizing Hyperspherical Energy [48.47217827782576]
  本稿では,少数の代表データを用いたスクラッチからのデータ効率学習の問題について考察する。 我々は,MHEに基づくアクティブラーニング(MHEAL)アルゴリズムを提案し,MHEALの包括的な理論的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T11:39:12Z)
• Unsupervised Machine Learning for Exploratory Data Analysis of Exoplanet Transmission Spectra [68.8204255655161]
  我々は、通過する太陽系外惑星のスペクトルデータを解析するための教師なし手法に焦点をあてる。 スペクトルデータには、適切な低次元表現を要求する高い相関関係があることが示される。 主成分に基づく興味深い構造、すなわち、異なる化学状態に対応する明確に定義された分岐を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T22:26:33Z)
• Spatial machine-learning model diagnostics: a model-agnostic distance-based approach [91.62936410696409]
  本研究は,空間予測誤差プロファイル (SPEP) と空間変数重要度プロファイル (SVIP) を,新しいモデルに依存しない評価・解釈ツールとして提案する。 統計学的手法、線形モデル、ランダムフォレスト、ハイブリッドアルゴリズムのSPEPとSVIPは、顕著な差異と関連する類似性を示している。 この新しい診断ツールは空間データ科学のツールキットを充実させ、MLモデルの解釈、選択、設計を改善する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-13T01:50:36Z)
• Surface Warping Incorporating Machine Learning Assisted Domain Likelihood Estimation: A New Paradigm in Mine Geology Modelling and Automation [68.8204255655161]
  新たに取得した破砕孔データによって課される地球化学的および空間的制約に基づいて, モデル表面を再構成するバイーシアンワープ法が提案されている。 本稿では,このワーピングフレームワークに機械学習を組み込むことにより,可能性の一般化を図る。 その基礎は、p(g|c) が p(y(c)|g と似た役割を果たすような地質領域の確率のベイズ計算によって構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T10:37:52Z)
• Joint and Progressive Subspace Analysis (JPSA) with Spatial-Spectral Manifold Alignment for Semi-Supervised Hyperspectral Dimensionality Reduction [48.73525876467408]
  本稿では,超スペクトル部分空間解析のための新しい手法を提案する。 この手法はジョイント・アンド・プログレッシブ・サブスペース分析(JPSA)と呼ばれる。 2つの広帯域超スペクトルデータセットに対して提案したJPSAの優位性と有効性を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T16:29:59Z)
• Spatial-Spectral Manifold Embedding of Hyperspectral Data [43.479889860715275]
  本稿では,空間情報とスペクトル情報を同時に考慮した新しいハイパースペクトル埋め込み手法を提案する。 空間スペクトル多様体埋め込み(SSME)は、パッチベースの方法で空間情報とスペクトル情報を共同でモデル化する。 SSMEは、スペクトルシグネチャ間の類似度測定によって得られた隣接行列を用いてスペクトル埋め込みを学習するだけでなく、ハイパースペクトルシーンにおける対象画素の空間近傍をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T05:40:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。