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国際宇宙ステーションから宇宙飛行士がデジカメで撮影した画像のオーロラ研究への活用

利用宇航员在国际空间站用数码相机拍摄的图像进行极光研究

基本信息

批准号：
20K20940
负责人：
細川敬祐
金额：
$ 4.08万
依托单位：
The University of Electro-Communications
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-07-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K20940/
关键词：
オーロラ国際宇宙ステーション画像処理ジオロケーション

项目摘要

国際宇宙ステーション（ISS）から市販のデジタルカメラを用いて撮影された地球の画像が，NASAのウェブサイトにおいて公開されている．これらの ISS デジタルカメラ画像は，言わば「見えたまま」の画像であり，カメラの向きや画角，歪み，撮像時刻などの「カメラパラメータ」の情報が存在しない．本研究は「ISS デジタルカメラ画像のジオロケーションを決定する手法」を確立し，科学データとして再生することを目的とする．最終的には，ノルウェーのトロムソで実施するデジタルカメラを用いた地上較正実験と光学発光モデルと組み合わせることで「画像の RGB 色空間情報からオーロラ電子のエネルギーを推定する手法」を確立し，オーロラ電子エネルギーの広域マップを導出することを目指す．本年度は，ISS に搭載されているものと同型のデジタルカメラによる地上実験を行うための観測システムの開発を行い，ノルウェートロムソにおいて欧州非干渉散乱レーダー（EISCAT）との同時観測を実施した．この観測によって得られたカラーデジタルカメラ画像と欧州非干渉散乱レーダー（EISCAT）による電子密度観測実験を組み合わせることで，オーロラの色（RGB チャンネルの比率）からオーロラ降下電子のエネルギーを定量的に導出する手法を確立する予定である．また，上記の観測データを解析する作業と並行して，機械学習を用いたオーロラの自動検出システムの開発に取り組み，高い精度でオーロラの発生を検知することができることを確認した．

International Space Station (ISS) is a commercial store that is photographed by YukiされたPortrait of the Earthが, NASA のウェブサイトにおいて public されている.これらのISSデジタタカメラ画は, 说わば「见えたまま」の图であり,カメラの向きやdraw the corner, crooked み, the photo momentなどの「カメラパラメータ"The existence of information does not exist." This study is based on the ISSデジタルカメラ画のジオロケーションをdetermination する Technique」をEstablishmentし, scientific データとしてRegenerationすることをPurposeとする. The final applicationいた地 Correction実験と光発光モデルと组み合わせることで『ImageのRGB "Color Space Information Presumption Technique" was establishedし, オーロラ Electronics エネルギーの広区マップをderived することを Eyes refers to す. This year, ISS It is equipped with the same type of されているものと Same type of のデジタルカメラによる上実験を行うための観 Measurement システムの开発を行い, ノルウェートロムソにおいてEuropean non-interference scattered レーダー (EISCAT) とのsimultaneous observation を実士した.この観measurementによって得られたカラーデジタルカメラportraitと European non-interference scattered レーダー（E ISCAT) Electron Density Measurement Systemチャンネルのratio) からオーロラ Lower the electron のエネルギーをQuantitative に derivation する technique をEstablish するpredetermined である.また，上记の観measurementデータをanalyticsするjobとparallelして，machine learningを用いたオーロラのautomatic 検出システムの开発にtakeり集团み, high-precision でオーロラの発生を検知することができることをconfirmationした．

项目成果

期刊论文数量（17）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

AI とジンバルを用いたアクティブなオーロラ観測システムの開発と運用

使用人工智能和万向节的主动极光观测系统的开发和运营

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Aoki Dai;Honda Fuminori;Knebel Georg;Braithwaite Daniel;Nakamura Ai;Li DeXin;Homma Yoshiya;Shimizu Yusei;Sato Yoshiki J.;Brison Jean-Pascal;Flouquet Jacques;山本順司，平野直人，Mark D. Kurz;南條壮汰，Urban Brandstrom，津田卓雄，青木猛，細川敬祐
通讯作者：
南條壮汰，Urban Brandstrom，津田卓雄，青木猛，細川敬祐

Tromsoe AI: real-time notification service of auroral appearance in Tromsø, Norway

Tromsoe AI：特罗姆瑟极光出现的实时通知服务

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Sota Nanjo;Satonori Nozawa;Masaki Yamamoto;Tetsuya Kawabata;Magnar G. Johnsen;Takuo T. Tsuda;Keisuke Hosokawa
通讯作者：
Keisuke Hosokawa

国際宇宙ステーションからのデジカメ観測による脈動オーロラの広域空間特性

国际空间站数码相机观测脉动极光的广域空间特征