Un enfoque alternativo para mapear unidades termofísicas a partir de datos de inercia térmica y albedo de Marte utilizando una combinación de técnicas de clasificación no supervisada
Autores: Jones, Eriita; Caprarelli, Graziella; Mills, Franklin P.; Doran, Bruce; Clarke, Jonathan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2014
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencia y tecnología de los recursos naturales
Palabras clave
Inercia térmica
Albedo
Marte
Materiales de superficie
Métodos de clasificación
Procesos geológicos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 6
Citaciones: Sin citaciones
La inercia térmica y el albedo proporcionan información sobre la distribución de materiales en la superficie de Marte. Estos parámetros han sido mapeados globalmente en Marte por el Espectrómetro de Emisión Térmica (TES) a bordo del Mars Global Surveyor. Los clústeres bidimensionales de inercia térmica y albedo reflejan los atributos termofísicos de los materiales dominantes en la superficie. En este artículo se emplean tres métodos de clasificación automatizados, no deterministas y algorítmicos para definir unidades termofísicas: Maximización de Expectativas de un Modelo de Mezcla Gaussiana; Técnica de Análisis de Datos Auto-Organizativa Iterativa (ISODATA); y Máxima Verosimilitud. Analizamos el comportamiento de las clases termofísicas resultantes de los tres clasificadores, operando sobre los conjuntos de datos de inercia térmica y albedo del TES de 2007. Producir un mapeo riguroso de clases termofísicas a una resolución de ~3 km/píxel sigue siendo importante para restringir los procesos geológicos que han moldeado la superficie marciana a escala regional y para elegir sitios de aterrizaje apropiados. Los resultados de la aplicación de estos algoritmos se comparan con mapas geológicos, datos de superficie de misiones de aterrizaje, características derivadas de imágenes y clasificaciones anteriores de unidades termofísicas que utilizaron métodos de clasificación manual (y potencialmente más lentos). Estas comparaciones comprenden datos adecuados para la validación de nuestras clasificaciones. Nuestro trabajo muestra que una combinación de los algoritmos ISODATA y Máxima Verosimilitud optimiza la sensibilidad al espacio de datos subyacente, y que se puede obtener nueva información sobre los materiales de la superficie marciana utilizando estos métodos. Demostramos que los algoritmos utilizados aquí pueden aplicarse para definir una partición más fina de albedo e inercia térmica para un mapeo más detallado de materiales de superficie, tamaños de grano y comportamiento térmico de la superficie marciana y el subsuelo superficial, a la escala de ~3 km.
Descripción
La inercia térmica y el albedo proporcionan información sobre la distribución de materiales en la superficie de Marte. Estos parámetros han sido mapeados globalmente en Marte por el Espectrómetro de Emisión Térmica (TES) a bordo del Mars Global Surveyor. Los clústeres bidimensionales de inercia térmica y albedo reflejan los atributos termofísicos de los materiales dominantes en la superficie. En este artículo se emplean tres métodos de clasificación automatizados, no deterministas y algorítmicos para definir unidades termofísicas: Maximización de Expectativas de un Modelo de Mezcla Gaussiana; Técnica de Análisis de Datos Auto-Organizativa Iterativa (ISODATA); y Máxima Verosimilitud. Analizamos el comportamiento de las clases termofísicas resultantes de los tres clasificadores, operando sobre los conjuntos de datos de inercia térmica y albedo del TES de 2007. Producir un mapeo riguroso de clases termofísicas a una resolución de ~3 km/píxel sigue siendo importante para restringir los procesos geológicos que han moldeado la superficie marciana a escala regional y para elegir sitios de aterrizaje apropiados. Los resultados de la aplicación de estos algoritmos se comparan con mapas geológicos, datos de superficie de misiones de aterrizaje, características derivadas de imágenes y clasificaciones anteriores de unidades termofísicas que utilizaron métodos de clasificación manual (y potencialmente más lentos). Estas comparaciones comprenden datos adecuados para la validación de nuestras clasificaciones. Nuestro trabajo muestra que una combinación de los algoritmos ISODATA y Máxima Verosimilitud optimiza la sensibilidad al espacio de datos subyacente, y que se puede obtener nueva información sobre los materiales de la superficie marciana utilizando estos métodos. Demostramos que los algoritmos utilizados aquí pueden aplicarse para definir una partición más fina de albedo e inercia térmica para un mapeo más detallado de materiales de superficie, tamaños de grano y comportamiento térmico de la superficie marciana y el subsuelo superficial, a la escala de ~3 km.