5、行星科学中的机器学习与数据获取

行星科学中的机器学习与数据获取

1. 行星科学探索的挑战与机器学习的应用

在行星科学探索中，我们面临着诸多未知和挑战。例如，对于水星，我们目前还不清楚其表面矿物学特征，仅初步鉴定出了硫化镁（MgS）这一种矿物。而且，水星没有实测的表面温度图，元素组成图也主要集中在北半球。这与地球观测遥感的典型应用情况截然不同，在地球观测中，我们预先知道要寻找的物质及其大致分布，能提出明确的问题，如某种植被的位置、特定矿石的矿床位置等。但在行星科学中，我们首先需要确定参数空间，即表面实际存在的物质及其分布。

此外，不同观测之间可能存在未知的潜在耦合关系。以水星为例，保护表面免受太阳风冲击的磁场在某些太阳风条件下会被压缩，使表面区域直接受到太阳风粒子的撞击，导致表面侵蚀并释放物质到外层大气。研究这一现象需要综合多种数据，包括高光谱表面成像、考虑阴影的表面地形、表面温度图、航天器所在位置的磁场时间序列、航天器的粒子通量观测、太阳活动观测以及外层大气发射观测等，以追踪表面物质释放过程。这些数据具有不同的维度、数据类型和物理性质，甚至可能来自不同的航天器。而机器学习方法非常适合探索这种复杂多数据集分析方法中的隐藏结构。

机器学习方法是行星任务数据分析的关键使能技术。随着行星任务产生的数据量和复杂性不断增加，这一需求变得尤为必要。同时，这些方法通过结合来自广泛行星仪器和任务的复杂多样数据集，能够实现新的科学发现。与地球观测相比，行星科学更需要专注于能够探索未知数据的机器学习方法。方法的选择取决于可用数据的特性，不同行星的数据情况会因更多任务的开展而有所不同。例如，火星的任务比其他行星多，因此拥有更完整的数据集；而金星的数据仍然非常有限，但随着三个高度互补的金星任务的开展，将返回数TB的新数据，包括首张全球表