jueves, 21 de noviembre de 2013

Desarrollan un algoritmo para identificar granos individuales del suelo de Marte

Un grupo de investigadores ha desarrollado un algoritmo para identificar los granos individuales en regolito planetario.

Los instrumentos del rover Curiosity en Marte no solo miden la química de las rocas, la abundancia de los elementos del suelo o la velocidad de viento, sino que también toma un increible número de imágenes de las cámaras montadas en el mástil y el sistema de imagen de los brazos robóticos. El proceso de analizar las imágenes del suelo puede ser desalentador, particularmente cuando hay miles de imágenes y las partículas pueden ser del orden de 5-10 píxeles de ancho. Ahora, un equipo de investigadores ha desarrollado un algoritmo de análisis y segmentación para ayudar específicamente a los planetólogos con esta tarea muy básica pero a menudo difícil.

Los planetólogos usan imágenes para identificar la distribución de los tamaños de grano de rocas de gran escala (diámetros de centímetros o más) y granos de pequeña escala (menos de un cm). Estos tamaños de granos dan pistas a los científicos acerca del proceso que distribuyó las partículas desde sus regiones de partida a donde están ahora situadas. Por ejemplo, si fueron derivadas de una fuente de agua, traídas por el viento o muestran clasificación hidrodinámica.

El algoritmo, implementado en Mathematica, usa una variedad de pasos de procesamiento de imágenes para segmentar la imagen, primero en grano grueso (en primer plano) y luego en grano más fino (de fondo). Después, la imagen segmentada hasta que la mayoría de los granos quedan definidas. El código procesa una sola imagen entre 1 y 5 minutos.



El algoritmo semi-automático, mientras que comparado con la segmentación manual (humana) sale bien parado, proporciona mayor consistencia a lo largo de múltiples imágenes que el humano. Los investigadores están explorando el uso de este algoritmo para cuantificar los tamaños de grano en las imágenes de la Mars Exploration Rovers Microscopic Imager (MI) así como el Mars Hand Lens Imager (MAHLI) del Curiositiy. Las distribuciones del tamaño de grano identificadas en estas imágenes tienen el potencial de revelar tendencias sutiles con composición no considerados anteriormente. La habilidad de identificar la mayoría de los granos en imágenes tambien hace posible la sedimentología ponderada por áreas detallada. Las aplicaciones se extienden a los datos terrestres de los sitios menos accesibles, como las cuencas lacustres profundas o camas de sedimentos fluviales no perturbados.

Via LSU

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