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Impact crater recognition methods:A review

Science China Earth Sciences 2024年第6期67卷 1719-1742页

作者： Dong CHEN Fan HU Liqiang ZHANG Yunzhao WU Jianli DU jiju peethambaran College of Civil Engineering Nanjing Forestry UniversityNanjing 210037China Department of Geography State Key Laboratory of Remote Sensing ScienceFaculty of Geographical ScienceBeijing Normal UniversityBeijing 100875China Purple Mountain Observatory Chinese Academy of SciencesNanjing 210023China Key Laboratory of Space Object and Debris Observation Chinese Academy of SciencesNanjing 210023China Department of Mathematics and Computing Science Saint Mary’s UniversityHalifaxNS B3H 3C3Canada

Impact craters are formed due to the high-speed collisions between small to medium-sized celestial bodies.Impact is the most significant driving force in the evolution of celestial bodies,and the impact craters provide crucial insights into the formation,evolution,and impact history of celestial bodies.In this paper,we present a detailed review of the characteristics of impact craters,impact crater remote sensing data,recognition algorithms,and applications related to impact craters.We first provide a detailed description of the geometric texture,illumination,and morphology characteristics observed in remote sensing data of craters.Then we summarize the remote sensing data and cataloging databases for the four terrestrial planets(i.e.,the Moon,Mars,Mercury,and Venus),as well as the impact craters on Ceres.Subsequently,we study the advancement achieved in the traditional methods,machine learning methods,and deep learning methods applied to the classification,segmentation,and recognition of impact craters.Furthermore,based on the analysis results,we discuss the existing challenges in impact crater recognition and suggest some solutions.Finally,we explore the implementation of impact crater detection algorithms and provide a forward-looking perspective.

关键词： Terrestrial planets Deep space exploration Impact crater Impact crater recognition Deep learning

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撞击坑识别方法研究综述

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中国科学：地球科学 2024年第6期54卷 1745-1768页

作者：陈动胡凡张立强吴昀昭杜建丽 jiju peethambaran 南京林业大学土木工程学院南京210037 北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室北京100875 中国科学院紫金山天文台南京210023 中国科学院空间目标与碎片观测重点实验室南京210023 Department of Mathematics and Computing Science Saint Mary's UniversityHalifaxNS B3H 3C3Canada

撞击坑是宇宙中小天体以超高速度撞击固态天体表面形成的构造结构,撞击作用是天体演化最重要的驱动力,撞击坑为固态天体形成、演化和撞击历史等方面研究提供了重要线索.本文对撞击坑对象、撞击坑数据、撞击坑识别算法和撞击坑应用等维... 详细信息

撞击坑是宇宙中小天体以超高速度撞击固态天体表面形成的构造结构,撞击作用是天体演化最重要的驱动力,撞击坑为固态天体形成、演化和撞击历史等方面研究提供了重要线索.本文对撞击坑对象、撞击坑数据、撞击坑识别算法和撞击坑应用等维度进行了综述.全面描述了遥感观测数据中撞击坑所呈现出的几何纹理、光照和形貌特征.重点总结了月球、火星、水星、金星四颗“类地行星”和小行星-谷神星撞击坑遥感数据和矢量编目数据库.详细探究了传统方法、机器学习方法和深度学习方法在撞击坑分类、分割和识别方面的研究进展.在此基础之上,着重分析了撞击坑识别中存在的问题,并给出相应的解决方案.最后,在撞击坑算法应用方面进行了探讨与展望.

关键词：类地行星深空探测撞击坑撞击坑识别深度学习

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Prime gradient noise

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Computational Visual Media 2021年第3期7卷 349-362页

作者： Sheldon Taylor Owen Sharpe jiju peethambaran Graphics&Spatial Computing Lab Dept.of Math&CSSaint Mary’s UniversityHailifaxNSCanadaB3H3C3

Procedural noise functions are fundamental tools in computer graphics used for synthesizing virtual geometry and texture patterns.Ideally,a procedural noise function should be compact,aperiodic,parameterized,and randomly accessible.Traditional lattice noise functions such as Perlin noise,however,exhibit periodicity due to the axial correlation induced while hashing the lattice vertices to the gradients.In this paper,we introduce a parameterized lattice noise called prime gradient noise(PGN)that minimizes discernible periodicity in the noise while enhancing the algorithmic efficiency.PGN utilizes prime gradients,a set of random unit vectors constructed from subsets of prime numbers plotted in polar coordinate system.To map axial indices of lattice vertices to prime gradients,PGN employs Szudzik pairing,a bijection F:N2→N.Compositions of Szudzik pairing functions are used in higher dimensions.At the core of PGN is the ability to parameterize noise generation though prime sequence offsetting which facilitates the creation of fractal noise with varying levels of heterogeneity ranging from homogeneous to hybrid multifractals.A comparative spectral analysis of the proposed noise with other noises including lattice noises show that PGN significantly reduces axial correlation and hence,periodicity in the noise texture.We demonstrate the utility of the proposed noise function with several examples in procedural modeling,parameterized pattern synthesis,and solid texturing.

关键词： procedural noise procedural texture Perlin noise prime numbers

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