La superficie de la luna y los planetas rocosos, en particular Marte, son de gran interés para cualquiera que intente explorar nuestro sistema solar. La superficie debe conocerse con el mayor detalle posible, para que las misiones aterricen de forma segura o para que cualquier nave robótica navegue por la superficie. Pero hasta ahora, los métodos para analizar imágenes de naves espaciales en órbita han implicado una enorme carga de trabajo y una inmensa potencia informática, con resultados limitados.
Un proyecto de Iris Fernandes ha cambiado eso. Al estudiar la formación de piedra caliza Stevns Klint en Dinamarca, desarrolló un método para interpretar las sombras en las imágenes, de modo que se pueda extraer la topografía exacta. El método es incluso mucho más rápido y requiere menos trabajo. El resultado se publica ahora Planetary and Space Science.
La exploración espacial humana implica altos niveles de seguridad, por lo que se requieren imágenes precisas del terreno
La topografía de cualquier superficie creará sombras cuando le dé la luz del sol. Podemos ver claramente las sombras en las imágenes de la Luna, pero no sabemos la elevación del terreno. Entonces podemos ver los cambios en la topografía, pero no cuánto. Es necesario poder ver incluso las características más pequeñas para garantizar un aterrizaje o movimiento seguro de un rover. Por no hablar de la seguridad de los astronautas.
Si un rover no puede ver los detalles, podría atascarse en superficies de arena o golpear rocas, y también es de gran importancia poder ver formaciones geológicas interesantes para encontrar entornos geológicos ricos para fines de investigación.
Las limitaciones anteriores en la evaluación de la topografía ahora se han erradicado en gran medida.
Cuando los satélites orbitan un planeta, pueden tomar fotografías de la superficie con una calidad razonable. Pero para establecer una interpretación de la topografía exacta, lo suficientemente buena para aterrizar el equipo enormemente costoso o tal vez incluso los astronautas, aún se necesita procesar mucha información ad hoc.
El método de usar las sombras existía antes, pero era computacionalmente ineficiente y todavía tenía que basarse en suposiciones. El nuevo método utiliza un cálculo mucho más directo y preciso, no se basa en un conjunto completo de parámetros para ingresar a la computadora, e incluso puede calcular las incertidumbres y la precisión.
“Este método es rápido, preciso y no tiene que depender de suposiciones”, dice Iris Fernandes. “Anteriormente, si planteaba la pregunta: qué tan precisa es la evaluación de la topografía, realmente no había una respuesta satisfactoria. Ahora se revela la topografía precisa e incluso podemos cuantificar las incertidumbres”.
La curiosidad científica puede llevarte a lugares sorprendentes
“Estuve involucrado en un proyecto en el que queríamos usar imágenes de Stevns Klint para modelar patrones en la superficie. Incluso presenté este método en una conferencia en Los Ángeles. Pero las sombras presentaban un desafío, porque el algoritmo ‘veía’ las sombras como geológicas caracteristicas.”
“Creó un sesgo en el modelo. Necesitábamos encontrar formas de eliminar las sombras para eliminar el sesgo”.
“Siempre me interesaron los planetas y sabía que se estaba estudiando la superficie de la Luna. No hay muchas características perturbadoras en la Luna, por lo que era ideal para eliminar el sesgo”.
“Cuando filtramos las sombras, pudimos ver lo que estaban ‘ocultando’, por así decirlo: las formas de la superficie”, explica Iris Fernandes.
La resolución de imágenes existentes presentó un nuevo problema y un nuevo enfoque
Cuando comenzó el trabajo en la Luna, la discrepancia de las diferentes resoluciones en las imágenes y los datos topográficos resultó ser tremenda. Apareció un nuevo problema, en otras palabras. “¿Cómo podríamos combinar diferentes fuentes de datos en diferentes resoluciones?”
“Presentaba un gran problema matemático, y de eso se trata realmente el estudio”.
“Aquí es donde la investigación anterior se detuvo. Lo que hicimos de manera diferente a los intentos anteriores de resolver esto fue que nos enfocamos en las matemáticas y las redujimos a una ecuación matemática desafiante. Básicamente, para ver si esta ecuación podía resolver el problema.”
“Y lo hizo”, sonríe Iris Fernandes. “Se podría decir que nosotros, mi supervisor, el profesor Klaus Mosegaard y yo, encontramos la llave matemática de una puerta que había permanecido cerrada durante muchos años”.
El camino a seguir
El enfoque ahora es mejorar el método aún más. Siempre que haya datos disponibles sobre la formación de rocas en el sistema solar, como la Luna, Marte, asteroides o similares, el método se puede aplicar para extraer detalles topográficos precisos.
Las imágenes utilizadas para esta tarea pueden ser imágenes de satélites o incluso de los propios rovers, actualmente en tierra en Marte, o cualquier robot móvil en el futuro.
Los propósitos para lograr un análisis topográfico correcto pueden ser diferentes, ya sea la seguridad de los equipos o de los astronautas o la búsqueda de sitios geológicamente interesantes.
Hay una amplia gama de posibles aplicaciones, en otras palabras. “Es una especie de cosa de visión por computadora”, dice Iris Fernandes. “Cuando, por ejemplo, un robot tiene algún tipo de maquinaria para interactuar con el entorno, el método puede ayudar en la navegación o la ‘coordinación ojo-mano’, porque es menos ‘pesado’ computacional y, por lo tanto, más rápido”.
“Solo estoy especulando ahora, pero una característica interesante podría ser evaluar la redondez de pequeñas rocas, para encontrar la presencia anterior de agua”.
“El método muestra datos para nosotros como humanos de una manera que entendemos intuitivamente, como imágenes de la redondez de las piedras, que es muy fácil de interpretar”.
Con información de Phys.org
