論文の概要: A Machine Learning Approach to Detecting Albedo Anomalies on the Lunar Surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05832v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 09:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 12:07:17.728765
• Title: A Machine Learning Approach to 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機械学習アプローチ
• 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。

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