Desenvolvimento de metodologias para o reconhecimento de estruturas quiescentes em mapas solares observados pelo Telescópio Solar para Ondas Submilimétricas (SST)
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Tipo
Tese
Data de publicação
2018-08-20
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Pereira, André Luiz Garcia
Orientador
Castro, Carlos Guillermo Giménez de
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Correia, Emilia
Silva, Luciano
Dal Lago, Alisson
Costa, Joaquim Eduardo Rezende
Silva, Luciano
Dal Lago, Alisson
Costa, Joaquim Eduardo Rezende
Programa
Ciências e Aplicações Geoespaciais
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).
Descrição
Palavras-chave
atmosfera solar , sol , SST , emissão milimétrica , emissão submilimétrica , inteligência artificial , reconhecimento de padrões , aprendizagem profunda de máquina , visão computacional
Assuntos Scopus
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.