猫と惑星系

押し記事 星間微惑星。 天体の翻訳他、韓流、花の写真を掲載。

彗星67P /チュリュモフ・ゲラシメンコの核の層状構造

2019-12-16 22:37:06 | 彗星探査機ロゼッタ
チュリュモフ・ゲラシメンコの層状構造がどうやってできたか知らんけど、層の繋がりを見ることで1個の核が歪に溶けたか2個の微惑星が合体した核なのかは分かる。以下、機械翻訳。
彗星67P /チュリュモフ・ゲラシメンコの核の層状構造
(2019年11月12日に提出)
ロゼッタミッションは、前例のない解像度で彗星67Pの核の画像を配信し、グローバルレイヤーシステムの存在を示しています。構造地質学、統計画像処理、および太陽系科学の技術を融合することにより、この論文は、層の形成、ひいては彗星核全体の理解への貢献を目指しています。私は、彗星67Pの核上の層の方向を研究するための2つの特徴的なアプローチを説明します。最初に、核の3D形状モデルにレイヤリング関連の線形フィーチャをマッピングし、その上に高解像度OSIRIS画像を投影しました。大きな曲率のリニアメントのみを選択し、平面フィッティングアルゴリズムを使用して、これらのリニアメントによって表されるレイヤ化プレーンの法線を見つけました。法線を使用して以前の著者の結果を確認し、彗星の2つのローブのレイヤーシステムが互いに幾何学的に独立していることを含みます。私の結果は、67Pのローブがはるかに大きな層状の物体の衝突片を表すという提案を除外しています。第二に、リニアメント構造をピクセル精度で検出するためのフーリエベースの画像解析アルゴリズムを開発しました。彗星の小葉のハトホル崖に露出しているレイヤー関連の特徴を分析しました。私のアルゴリズムは、従来のエッジ検出アルゴリズムが効果的ではない画像内のレイヤーの検出を自動化するための広く適用可能な強力なツールであることがわかりました。ターゲット条件に正しく構成されたとき、私はアルゴリズムが人間よりも高い信号対ノイズ検出感度を持ち、バイアスによる過剰な解釈を減らすことがわかりました。要約すれば、私は、いくつかの型破りなアプローチを使用して彗星67Pの核の層構造を研究し、それらの横方向の広がり、曲率、およびある程度の厚さも制約しました。最後に、彗星の核でこれらの層を形成することができた2つのメカニズムを指定しました。
図1.1:ヘールボップ彗星の写真。
彗星にはラベルが付けられています(Kolmhofer and Raab(1997)から変更、CC BY-SAで利用可能3.0ライセンス)


図1.2:真の相対スケールで描かれた宇宙船が訪れた彗星(ラクダワラ(2014)、CC BY-NC-SA 3.0ライセンスで利用可能)


図1.3:Rosettaの楽器の在庫 いくつかの機器は、いくつかの場所に取り付けられたサブ機器に分割されています(Lakdawalla et al。(2019)から変更、CC BY 3.0ライセンスで利用可能)


図1.4:負(左)および正(右)に沿ったSHAP7形状モデルのビュー コメット固定座標系のY軸


図1.6:彗星67Pの核上の領域。 ESA / Rosetta / MPSから変更された画像(2015)


図1.7:彗星の大きなローブのImhotep領域の4つの画像モザイク。
2015年2月14日に撮影された画像。画像スケールは0.76 m /ピクセルで、モザイク直径1.35×1.37kmです。 余白全体、特に左下
コーナー、マージンはレイヤードマテリアルで構成されているようです(ESA / Rosetta / NAVCAM 2015)CC BY-SA IGO 3.0


図1.8:層の境界で囲まれた地層の模式図。通常は層序列内に表示されます。


最新の画像もっと見る

コメントを投稿