科学家利用AI技术获取到更清晰的月球环形山图像

来自MPS、牛津大学和NASA艾姆斯研究中心的科学家们现在对其中一些地区进行了更近距离的观察。

“在月球南极和北极附近，入射的阳光以非常浅的角度进入环形山和洼地，永远达不到它们的一些地面，”这一研究的论文第一作者MPS科学家Valentin Bickel说道。在这个“永恒的夜晚”，一些地方的温度是非常低低，以至于冰冻的水预计已经持续了数百万年–可能是彗星或小行星的撞击造成，也可能是火山爆发释放的气体或是表面跟太阳风的相互作用形成。近年来空间探测器对中子通量和红外辐射的测量表明，这些地区存在水。最终，NASA的月球陨石坑观测和传感卫星(LCROSS)提供了直接的证据：12年前，探测器向阴暗的南极Cabeus环形山发射了一枚炮弹。后来的分析表明，发射到太空中的尘雾中含有大量的水。

然而永久阴影区域不仅是科学研究的热点。如果人类要在月球上停留很长一段时间，自然存在的水将是一种宝贵的资源–而阴影笼罩的环形山和洼地将是一个重要的目的地。例如NASA的无人VIPER探测器将在2023年探索南极地区并进入这些环形山。为了提前获得精确的地形和地质图像，如为了任务规划的目的，来自太空探测器的图像是必不可少的。NASA的月球勘测轨道飞行器(LRO)自2009年以来就一直提供此类图像。

不过在永久阴影区域的深黑暗中捕捉图像是异常困难的，毕竟，唯一的光源是散射光。这项研究的论文合著者、牛津大学的Ben Moseley指出：“由于航天器处于运动状态，LRO的图像在长时间曝光后会完全模糊。”在较短的曝光时间内，空间分辨率要好得多。然而由于光线不足，这些图像主要是噪声，所以很难区分真实的地质特征。

为了解决这个问题，研究人员开发出了一种名为HORUS（全称Hyper-effective nOise Removal U-net Software）的机器学习算法，它可以“清除”这些噪声图像。据了解，它使用了7万多张LRO在月球暗面拍摄的校准图像以及相机温度和航天器轨道的信息从而区分图像中的哪些结构是人造的、哪些是真实的。通过这种方法，研究人员可以实现每像素约1-2米的分辨率，这比以前所有可用图像的分辨率要高出5到10倍。

通过利用这种方法，研究人员现在重新评估了月球南极地区的17个阴影区域的图像，这些区域的面积在0.18到54平方公里之间。在由此产生的图像中，只有几米宽的小型地质结构可以比以前更清晰地识别出来。这些结构包括圆石或非常小的陨石坑，它们在月球表面随处可见。由于月球没有大气层，非常小的陨石不断地落在月球表面并形成了这些微型陨石坑。

“在新HORUS图像的帮助下，现在有可能比以前更好地了解月球阴影区域的地质情况，”Moseley说道。如小陨石坑的数量和形状提供了有关地表年龄和组成的信息。它还可以更容易地为漫游者或宇航员识别潜在的障碍和危险。研究人员在Leibnitz Plateau的一个被研究的环形山中发现了一个非常明亮的微型陨石坑。Bickel说道：“它相对明亮的颜色可能表明这个陨石坑相对年轻。”研究人员表示，因为这样一个新留下的疤痕可以很容易地深入到更深的层次，这个地点可能是未来任务的一个有趣目标。

新图像并没有提供月球表面有冰冻水的证据。Bickel对此作出推测：“我们的一些目标区域可能稍微太热了。”月球表面的水很可能根本不存在，而是跟风化层和灰尘混合在一起或隐藏在地下。

为了解决这个问题和其他问题，研究人员的下一步是使用HORUS来研究尽可能多的阴影区域。“在目前的出版物中，我们想展示我们的算法能做什么。现在我们想要尽可能全面地应用它，”Bickel说道。