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Tipo do documento: Tese
Título: Desenvolvimento de metodologias para o reconhecimento de estruturas quiescentes em mapas solares observados pelo Telescópio Solar para Ondas Submilimétricas (SST)
Autor: Pereira, André Luiz Garcia
Primeiro orientador: Castro, Carlos Guillermo Giménez de
Primeiro membro da banca: Correia, Emilia
Segundo membro da banca: Silva, Luciano
Terceiro membro da banca: Dal Lago, Alisson
Quarto membro da banca: Costa, Joaquim Eduardo Rezende
Resumo: O Telescópio Solar Submilimétrico (SST) opera simultaneamente e de forma independente, com uma matriz focal multifeixe em 212 e 405 GHz. Desde 1999, o SST monitora diariamente em diferentes modos de observação a atividade solar gerando arquivos binários dos quais mapas solares podem ser extraídos. A identificação de Regiões Ativas nesses mapas é afetada pela forte atenuação atmosférica e imprecisões dos apontamentos do telescópio, portanto, os mapas são visualmente inspecionados para extração manual as Regiões Ativas. Este é um processo demorado para a realização de uma análise estatística ao longo do conjunto de dados de 20 anos já registrado. Para automatizar o processo, foram propostas técnicas de inteligência artificial de aprendizado de máquina e de visão computacional. Uma Rede Neural Convolucional foi criada dentro do framework Keras para a classificação dos mapas SST e, em seguida, um algoritmo de visão computacional no framework OpenCV para a detecção automática das Regiões Ativas. Esta abordagem híbrida permitiu a identificação de mais de 400 Regiões Ativas entre janeiro de 2002 e dezembro de 2017 e a análise estatística de suas propriedades físicas. Os resultados foram validados a partir da comparação com trabalhos anteriores, que foram realizados com um procedimento de identificação visual e extração manual, e foi encontrada boa concordância. Além destes resultados, mostramos pela primeira vez evidências de uma correlação positiva entre a temperatura de brilho em 212 GHz e o fluxo em 2.8 GHz (componente S).
Abstract: The Submillimeter Solar Telescope (SST) operates simultaneously and independently with a multibeam focal array at 212 and 405 GHz. Since 1999, the SST daily monitors in different modes of observation the solar activity generating binary files from which solar maps can be extracted. The identification of Active Regions in these maps is affected by the strong atmospheric attenuation and inaccuracies of the telescope's pointing, therefore, maps are visually inspected to manually extract the Active Regions. This is a lengthy process for performing a statistical analysis over the 20-year data set already recorded. To automatize the process artificial intelligence techniques of machine learning and computer vision were proposed. A Convolutional Neural Network was created within the Keras framework for the classification of the SST maps and then, a computer vision algorithm in the OpenCV framework was used for the automatic detection of ARs. This hybrid approach allowed the identification of more than 400 active regions between January 2002 and December 2017 and their physical properties were statistically analysed. The results were validated comparing with previous works which were carried out with a visual identification and manual extraction procedure, and a good agreement was found. Moreover, we present for the first time, evidence of a positive correlation between the brightness temperature at 212 GHz and the flux density at 2.8 GHz (the S component) along the solar cycle.
Palavras-chave: atmosfera solar;  sol;  SST;  emissão milimétrica;  emissão submilimétrica;  inteligência artificial;  reconhecimento de padrões;  aprendizagem profunda de máquina;  visão computacional
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::LINGUAGENS DE PROGRAMACAO
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::ASTRONOMIA::ASTROFISICA DO SISTEMA SOLAR::FISICA SOLAR
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::ASTRONOMIA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Programa: Ciências e Aplicações Geoespaciais
Citação: PEREIRA, André Luiz Garcia. Desenvolvimento de metodologias para o reconhecimento de estruturas quiescentes em mapas solares observados pelo Telescópio Solar para Ondas Submilimétricas (SST). 2018. 95 f. Tese( Ciências e Aplicações Geoespaciais) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/3691
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/18792
Data de defesa: 20-Ago-2018
metadata.dc.bitstream.url: http://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/3691/5/Andre%20Luiz%20Garcia%20Pereira.pdf
Aparece nas coleções:Ciências e Aplicações Geoespaciais - Teses - CRAAM

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