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    Nova técnica oferece mapas mais precisos da superfície da lua
    LOLA LDEM recortado (a), (c) e solução SfS (b), (d) para a região de desembarque candidata ao Maciço Malapert, centrada em 85,964°S, 357,681°E em uma crista próxima ao cume de Mons Malapert. Ambos os produtos mostram uma linha de cumeeira centro-leste-oeste com encostas principalmente voltadas para o norte e para o sul. Duas imagens de sombra correspondem às condições de iluminação do mosaico NAC controlado pelo Sol baixo com longitude subsolar 315° [(a) – (b), Sol do canto superior esquerdo] e 235° [(c) – (d), Sol do canto inferior esquerdo] , elevação 5° acima do horizonte. Crédito:The Planetary Science Journal (2024). DOI:10.3847/PSJ/ad41b4

    Um novo estudo realizado por investigadores da Universidade Brown pode ajudar a redefinir a forma como os cientistas mapeiam a superfície da Lua, tornando o processo mais simplificado e preciso do que nunca.



    Publicado no Planetary Science Journal , a pesquisa dos estudiosos de Brown Benjamin Boatwright e James Head descreve melhorias em uma técnica de mapeamento chamada forma a partir de sombreamento. A técnica é usada para criar modelos detalhados do terreno lunar, delineando crateras, cristas, encostas e outros perigos superficiais. Ao analisar a forma como a luz atinge diferentes superfícies da Lua, permite aos investigadores estimar a forma tridimensional de um objeto ou superfície a partir de composições de imagens bidimensionais.

    Mapas precisos podem ajudar os planejadores de missões lunares a identificar locais de pouso seguros e áreas de interesse científico, tornando as operações da missão mais tranquilas e bem-sucedidas.

    "Isso nos ajuda a ter uma ideia melhor do que realmente existe", disse Boatwright, pesquisador de pós-doutorado no Departamento de Ciências da Terra, Ambientais e Planetárias de Brown e autor principal do novo artigo. “Precisamos de compreender a topografia da superfície da Lua onde não há tanta luz, como as áreas sombreadas do pólo sul lunar, onde as missões Artemis da NASA têm como alvo.

    "Isso permitirá que o software de pouso autônomo navegue e evite perigos, como grandes rochas e pedregulhos, que podem colocar uma missão em perigo. Por esse motivo, são necessários modelos que mapeiem a topografia da superfície com a resolução mais alta possível, porque quanto mais detalhes você tiver, melhor."

    O processo para desenvolver mapas de precisão, no entanto, é trabalhoso e tem limitações quando se trata de condições complexas de iluminação, interpretação imprecisa de sombras e manipulação da variabilidade do terreno. As melhorias dos pesquisadores de Brown na técnica de forma a partir do sombreamento concentram-se na abordagem dessas questões.

    Os estudiosos descrevem no estudo como algoritmos de computador avançados podem ser usados ​​para automatizar grande parte do processo e aumentar significativamente a resolução dos modelos. O novo software dá aos cientistas lunares as ferramentas para criar mapas maiores da superfície lunar que contêm detalhes mais sutis em um ritmo muito mais rápido, dizem os pesquisadores.
    Mapas de declive para a solução LOLA LDEM (a) e SfS (b) para o Maciço Malapert classificados em incrementos de 2° com um corte no valor +2σ na distribuição de declive (∼24°, média 14°). Uma classificação mais restrita da solução SfS (corte de 10°, incrementos de 1°) revela áreas próximas ao topo da crista relativamente plana (inserções (c) – (e); caixas em (a) – (b)) que são dominadas por rugosidade de comprimento de onda curto e pequenas crateras de impacto que são perdidas no LDEM (c), mas visíveis no SfS (d) e no mosaico NAC correspondente (e). As estrelas em (c) – (e) mostram a localização do local de pouso proposto para Artemis. Crédito:The Planetary Science Journal (2024). DOI:10.3847/PSJ/ad41b4

    "A forma a partir do sombreamento exige que as imagens que você está usando estejam perfeitamente alinhadas umas com as outras, para que um recurso em uma imagem esteja exatamente no mesmo lugar em outra imagem para construir essas camadas de informação, mas as ferramentas atuais não são bastante em um lugar onde você pode simplesmente fornecer um monte de imagens e ele produzirá um produto perfeito”, disse Boatwright.

    "Implementamos um algoritmo de alinhamento de imagem onde ele seleciona recursos em uma imagem e tenta encontrar esses mesmos recursos na outra e depois alinhá-los, para que você não precise ficar sentado traçando manualmente pontos de interesse em várias imagens, o que leva muitas horas e capacidade cerebral."

    Os pesquisadores também implementaram algoritmos de controle de qualidade e filtros adicionais para reduzir discrepâncias no processo de alinhamento – ferramentas para garantir que as imagens alinhadas realmente correspondam e remover imagens que não estejam alinhadas também. Ao selecionar apenas imagens que acabam sendo utilizáveis, isso melhora a qualidade e reduz a precisão a resoluções submétricas. A velocidade também permite examinar superfícies maiores, aumentando a produção desses mapas.

    Os investigadores avaliaram a precisão dos seus mapas comparando-os com outros modelos topográficos existentes, procurando discrepâncias ou erros nas características da superfície lunar. Eles descobriram que os mapas gerados usando seu método refinado de forma a partir de sombreamento eram mais precisos em comparação com aqueles derivados de técnicas tradicionais, mostrando características e variações mais sutis do terreno da superfície lunar.

    Para o estudo, os pesquisadores usaram principalmente dados do Lunar Orbiter Laser Altimeter e da Lunar Reconnaissance Orbiter Camera, instrumentos a bordo do Lunar Reconnaissance Orbiter da NASA, que orbita a Lua desde 2009.

    Os cientistas planeiam usar o seu software refinado de forma a partir do sombreamento para produzir mapas lunares e esperam que outros também o utilizem nos seus esforços de modelação. É por isso que eles usaram algoritmos de código aberto para produzir a ferramenta.

    "Esses novos produtos de mapas são significativamente melhores do que os que tínhamos no planejamento de exploração durante as missões Apollo, e irão melhorar muito o planejamento da missão e o retorno científico da Artemis e das missões robóticas", disse Head, professor de ciências geológicas na Brown, que trabalhou no programa Apollo.

    Os pesquisadores esperam que a nova ferramenta aumente o interesse atual na ciência e na exploração da Lua que acontece na NASA e em agências espaciais ao redor do mundo.

    “Há uma riqueza de informações a serem obtidas ao tornar esses tipos de ferramentas acessíveis a todos”, disse Boatwright. "É uma forma igualitária de fazer ciência."



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