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深度學習遙感太空望遠鏡的自動校準

Submitted by neurta on Thu, 12/31/2020 - 14:57
作為美國宇航局太陽物理系統天文臺(HSO)衛星群的一部分, 太陽動力學觀測站(SDO)自年以來一直對太陽進行監測 2010軌道上的紫外線(UV)和極端紫外線(EUV)儀器,如 SDO的大氣成像組件(AIA)儀器,與時間有關 降低儀器靈敏度的退化。(E)UV的精確校準 取決于目前不常用的周期性探測儀器 對于深空的太陽物理任務來說并不實用。在目前的工作中,我們 開發一個卷積神經網絡(CNN)自動校準SDO/AIA 通道和校正靈敏度退化利用空間模式在 實現(E)紫外成像自校準的多波長觀測 儀器。我們的結果消除了發展未來HSO的主要障礙 與SDO具有相同科學口徑的任務,但在深空,能夠觀察 太陽從更多的有利位置而不僅僅是SDO目前的地球同步軌道。 該方法可用于其它成像系統的自動標定 表現出相似的退化形式。
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