Кількісна оцінка та картування мінералогічного складу реголіту Місяця за даними детектору M3 Chandrayaan-1 з використанням штучних нейронних мереж

Abstract

У дипломному проекті розглядається використання спектрофотометрії для аналізу обраних областей поверхні Місяця, використовуючи дані від картуючого спектрометра M3, що встановлений на космічному апараті Chandrayaan-1. Цей метод дистанційного зондування базується на аналізі спектрів дифузного відбиття, які містять інформацію про склад та структуру реголіту поверхні. Дослідження стало можливим завдяки детальним вимірюванням спектра Сонця та встановленню спектрофотометричних приладів на орбітальних телескопах та штучних супутниках Місяця, що дозволило проводити надійні спектрофотометричні дослідження. Цей напрямок дистанційного зондування є одним із найпоширеніших та успішних, оскільки він технічно простий та надійний, а також має високу інформативність та зручність в інтерпретації отриманих даних. Проте, точне визначення та якісне картування параметрів спектрів ускладнені технічними факторами. Тому актуальним завданням є розробка методів обробки даних для надійного визначення спектральних параметрів та отримання карт їхніх розподілів. Такі методи сприятимуть покращенню наявних технологій та розробці нових методів для якісного та кількісного прогнозування мінералогічного складу поверхні Місяця на основі додатково оброблених даних.

Graduation work examines the use of spectrophotometry to analyze selected regions of the Moon's surface using data from the M3 mapping spectrometer on the Chandrayaan-1 spacecraft. This remote sensing method is based on the analysis of diffuse reflectance spectra, which contain information about the composition and structure of the surface regolith. The research was made possible thanks to detailed measurements of the Sun's spectrum and the installation of spectrophotometric instruments on orbital telescopes and artificial moon satellites, which allowed for reliable spectrophotometric studies. This direction of remote sensing is one of the most common and successful, as it is technically simple and reliable, as well as highly informative and convenient in interpreting the received data. However, accurate determination and qualitative mapping of spectral parameters are complicated by technical factors. Therefore, an urgent task is the development of data processing methods for reliable determination of spectral parameters and obtaining maps of their distributions. Such methods will contribute to the improvement of existing technologies and the development of new methods for qualitative and quantitative prediction of the mineralogical composition of the Moon's surface based on additionally processed data.