18、火星漫游车与遥感数据处理中的机器学习应用

火星漫游车与遥感数据处理中的机器学习应用

1. 火星漫游车图像选择实验

在火星探测任务中，由于数据传输能力的限制，漫游车无法将所有原始图像传回地球。为了解决这一问题，研究人员进行了一个实验，以评估不同图像选择方法的效果。
- 实验步骤 ：
1. 准备数据集 ：准备了一个包含约 100 张 MSL Navcam 图像的数据集，这些图像是从多个太阳日中采样得到的。假设由于数据容量限制，全数据集中只有 16 张图像可以下行传输。
2. 图像选择 ：每个受试者被要求以以下三种方式之一选择 16 张图像进行下行传输：
- 随机选择 ：受试者没有选择的余地，随机挑选 16 张图像。
- 机载 DBS 选择 ：受试者上传一组关键词，DBS 算法返回 16 张最相关的图像。
- 基于地面的 DBS 选择 ：受试者根据自动生成的图像说明和缩略图选择 16 张图像。
3. 科学任务执行 ：每个受试者使用下行传输的 16 张图像完成一份以问卷形式呈现的科学任务。
4. 提供全数据集 ：向受试者提供全数据集。
5. 再次执行科学任务 ：每个受试者使用全数据集再次执行相同的科学任务。
- 实验任务 ：设计了一份问卷，考虑到不同科学家有不同的研究重点，可能会关注不同的特征。问