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环境与发展动态
新工具有助于实现行星地图的快速绘制
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2022年12月27日，《地球与空间科学》（Earth and Space Science）杂志刊发文章《DeepLandforms：将深度学习计算机视觉工具集用于行星天窗绘制的成功应用案例》（DeepLandforms: A Deep Learning Computer Vision Toolset Applied to a Prime Use Case for Mapping Planetary Skylights）称，德国不来梅雅各布大学（Jacobs University Bremen）的研究人员开发了一套新工具集，可以实现行星地图的快速绘制。
行星专题地图的创建是一个细致的过程，无论要制作的地图类型如何，都需要完成几个步骤，从数据收集到数据开发，再到印刷、图像和 GIS 格式的地图发布。例如地质岩学和地貌图，其中大部分最耗时的任务是与单个对象的离散化相关的任务。由于制图者在识别描述这些对象的一组独特特征方面的不同经验，还引入了解释偏差。在这种情况下，深度学习计算机视觉技术可以发挥关键作用，但缺乏专门用于行星测绘的完整工具集。为此，该研究的目的是基于经过验证的深度学习方法和开源库，开发一套全面的即用型地形测绘工具。研究人员将这套工具集命名为DeepLandforms，这是使用深度学习进行行星地形测绘的第一个预发布工具集，其中包括用于数据集准备、模型训练、监控和推理的所有组件。在DeepLandforms中，用户可以完全访问工作流程并控制所有涉及的流程，从而获得完全的控制和定制能力。为了验证工具的适用性，研究人员还展示了在绘制火星类似天坑地貌的科学案例中使用DeepLandforms取得的成果，作为第一个示例，可以引导未来进入多种多样的未来应用程序。
来源：中国科学院兰州文献情报中心《地球科学动态监测快报》2023年第02期
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