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深度学习遥感太空望远镜的自动校准

Submitted by neurta on Thu, 12/31/2020 - 14:57
作为美国宇航局太阳物理系统天文台(HSO)卫星群的一部分, 太阳动力学观测站(SDO)自年以来一直对太阳进行监测 2010轨道上的紫外线(UV)和极端紫外线(EUV)仪器,如 SDO的大气成像组件(AIA)仪器,与时间有关 降低仪器灵敏度的退化。(E)UV的精确校准 取决于目前不常用的周期性探测仪器 对于深空的太阳物理任务来说并不实用。在目前的工作中,我们 开发一个卷积神经网络(CNN)自动校准SDO/AIA 通道和校正灵敏度退化利用空间模式在 实现(E)紫外成像自校准的多波长观测 仪器。我们的结果消除了发展未来HSO的主要障碍 与SDO具有相同科学口径的任务,但在深空,能够观察 太阳从更多的有利位置而不仅仅是SDO目前的地球同步轨道。 该方法可用于其它成像系统的自动标定 表现出相似的退化形式。