論文の概要: Insights into Lunar Mineralogy: An Unsupervised Approach for Clustering of the Moon Mineral Mapper (M3) spectral data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03186v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 15:31:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:55:04.038424
• Title: Insights into Lunar Mineralogy: An Unsupervised Approach for Clustering of the Moon Mineral Mapper (M3) spectral data
• Title（参考訳）: 月ミネラルマッパー(M3)スペクトルデータのクラスタリングのための教師なしアプローチ
• Authors: Freja Thoresen, Igor Drozdovskiy, Aidan Cowley, Magdelena Laban, Sebastien Besse, Sylvain Blunier,
• Abstract要約: この方法は、畳み込み変分オートエンコーダを用いて、スペクトルデータの寸法を小さくする。 k平均アルゴリズムは、潜在変数を5つの異なるグループにクラスタリングし、支配的なスペクトル特徴に対応する。 結果として得られたグローバルなスペクトルクラスタマップは、月上の5つの星団の分布を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6597195879147557
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• Abstract: This paper presents a novel method for mapping spectral features of the Moon using machine learning-based clustering of hyperspectral data from the Moon Mineral Mapper (M3) imaging spectrometer. The method uses a convolutional variational autoencoder to reduce the dimensionality of the spectral data and extract features of the spectra. Then, a k-means algorithm is applied to cluster the latent variables into five distinct groups, corresponding to dominant spectral features, which are related to the mineral composition of the Moon's surface. The resulting global spectral cluster map shows the distribution of the five clusters on the Moon, which consist of a mixture of, among others, plagioclase, pyroxene, olivine, and Fe-bearing minerals across the Moon's surface. The clusters are compared to the mineral maps from the Kaguya mission, which showed that the locations of the clusters overlap with the locations of high wt% of minerals such as plagioclase, clinopyroxene, and olivine. The paper demonstrates the usefulness of unbiased unsupervised learning for lunar mineral exploration and provides a comprehensive analysis of lunar mineralogy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,月ミネラルマッパー (M3) 画像による高スペクトルデータの機械学習クラスタリングを用いて,月のスペクトル特徴をマッピングする新しい手法を提案する。 この方法は、畳み込み変分オートエンコーダを用いて、スペクトルデータの次元性を低減し、スペクトルの特徴を抽出する。 次に、k平均アルゴリズムを適用して、潜伏変数を5つの異なるグループに分類し、月の表面の鉱物組成に関連する支配的なスペクトル特徴に対応する。 結果として得られたグローバルなスペクトルクラスタマップは、プラジオクラーゼ、ピロキセン、オリビン、Feを含む鉱物を混合した月上の5つの星団の分布を示している。 クラスターはカグヤのミッションのミネラルマップと比較され、クラスターの位置はプラジオクラーゼ、クリノピロキセン、オリビンなどの高wt%のミネラルの場所と重なることを示した。 本論文は, 月の鉱物探査における無バイアス無監督学習の有用性を実証し, 月の鉱物学を包括的に分析するものである。

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