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基于撞击坑自动识别的月球雨海北部地区(LQ-4)月海玄武岩定年研究 被引量:8
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作者 李珂 陈建平 +2 位作者 奚晓旭 许延波 王春女 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期47-59,共13页
月球表面定年研究对于理解和重建月球地质演化历史具有关键作用,撞击坑尺寸-频率分布法(CS-FD)是通过统计区域内不同尺寸撞击坑密度得到特定地质单元的绝对地质年龄。雨海北部地区(LQ-4)包括雨海北部、冷海西部地区以及风暴洋东北部等月... 月球表面定年研究对于理解和重建月球地质演化历史具有关键作用,撞击坑尺寸-频率分布法(CS-FD)是通过统计区域内不同尺寸撞击坑密度得到特定地质单元的绝对地质年龄。雨海北部地区(LQ-4)包括雨海北部、冷海西部地区以及风暴洋东北部等月海,位于雨海西北边缘的虹湾是中国嫦娥三号卫星预选软着落区,文中综合使用3种方法从影像和地形数据中自动提取了该区内的撞击坑。利用Clementine光谱数据对雨海北部和风暴洋东北部内玄武岩进行了分区,利用撞击坑尺寸-频度法(CSFD)法得到每个玄武岩分区内的定年结果。对比该地区之前的定年数据后发现,使用自动识别结果得到的各分区定年结果新老整体趋势上与之前研究结果基本一致,但存在一定偏差。根据自动识别定年结果,认为该地区玄武岩新老顺序大致为:雨海东部(3.56Ga)—虹湾(3.38Ga)—风暴洋东北部(2.74Ga)—雨海西部(2.63Ga)—柏拉图坑(2.37Ga)。结合撞击坑自动识别技术和CSFD法,形成了一条利用影像和地形遥感数据快速得到月球表面地质年龄的方法,为月球年代学研究提供一种新途径。 展开更多
关键词 月海玄武岩 定年 撞击尺寸-频度法(CSFD) 撞击坑自动识别
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基于卷积神经网络的月球南极-艾特肯盆地撞击坑自动识别及中型撞击坑绝对模式年龄估算
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作者 崔兴立 丁忞 王冠 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期905-915,共11页
月球南极-艾特肯盆地是太阳系最大的撞击盆地之一,也是月球上最大、最古老的撞击盆地.南极-艾特肯盆地是研究早期大型撞击事件的重要窗口,而小型撞击坑的识别与计数定年是研究南极-艾特肯盆地演化史的基础.由于撞击坑直径和数量符合幂... 月球南极-艾特肯盆地是太阳系最大的撞击盆地之一,也是月球上最大、最古老的撞击盆地.南极-艾特肯盆地是研究早期大型撞击事件的重要窗口,而小型撞击坑的识别与计数定年是研究南极-艾特肯盆地演化史的基础.由于撞击坑直径和数量符合幂次定律,数量众多的小型撞击坑难以单纯依靠人力进行识别.近年来,计算机算力的提升使得训练复杂的卷积神经网络成为可能.采用已有的专家标注训练神经网络,进而实现图像特征的自动提取,能够在保证准确率的同时极大地提高识别效率.采用基于卷积神经网络算法的You Only Look Once Version5(YOLO V5)目标探测系统来自动识别月球南极-艾特肯盆地直径为2~15 km的小型撞击坑.在训练神经网络时,使用融合了SELENE和LRO数据的数字高程模型SLDEM2015和最新的专家标记撞击坑数据库.训练好的网络在测试集上的结果与专家标记的撞击坑数据库相比,识别结果的准确率(Precision)为0.96,召回率(Recall)为0.95,F1值为0.95.通过对与专家标注不符的识别结果进行可视化,识别出至少十个专家误标记的撞击坑,证明撞击坑自动识别方法可以用于检验专家标注的可靠性.基于南极-艾特肯盆地的撞击坑自动识别结果,确定了南极-艾特肯盆地四个典型中型撞击坑的绝对模式年龄,并与已有的定年结果对比,进一步验证了自动识别结果的可靠性,也显示了提出的方法在利用自动识别的撞击坑进行中型撞击坑定年方面的潜力.提出的撞击坑自动识别方法有望进一步拓展到更小撞击坑的识别,并迁移到月球其他地质单元乃至其他行星的研究中. 展开更多
关键词 南极-艾特肯盆地 撞击 撞击坑自动识别 YOLO V5 绝对模式年龄
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