文章导读

月球南北两极表面由于纬度较高，太阳光难以直射，存在大量的永久阴影区 (PSR) (如图1)，这些地区常年无光照，温度极低，然而可能蕴含着水冰等宝贵资源。美国的阿尔特弥斯计划和中国的嫦娥七号探月工程都试图对月球南极永久阴影区进行探测。合成孔径雷达探测通过主动发射电磁波进行探测，不受光照条件影响，因此能够用于永久阴影区的形貌勘测。

中国嫦娥七号任务将携带一架小型飞跃器，进入南极永久阴影区域进行原位水冰探测。PSR内存在岩石和小型陨坑，对着陆器的安全构成威胁。目前，PSR缺乏高分辨率的光学图像用于避障，数字高程模型 (DEM) 数据可以描述起伏的地表，但其数据很难完全检测到岩石的分布情况。合成孔径雷达 (SAR) 不受光照影响，可以检测到PSR中的不同尺寸的陨坑和岩石。本文通过使用神经网络YOLOv7和MRF算法对永久阴影区的SAR数据和DEM数据进行检测，以识别陨石坑、岩石、粗糙溅射区、中心峰和大型斜坡等形貌，为飞跃器在月球永久阴影区的着陆提供理论支持。

图1. 月球南极PSR的光照数据分布：黑色区域没有直接光照 (来自：Mazarico, E. M., G. A. Neumann, D. E. Smith, M. T. Zuber, and M. H. Torrence. 2011. "Illumination Conditions of the Lunar Polar Regions Using LOLA Topography." Icarus 211 1066)

研究方法与过程

本研究利用神经网络YOLOv7在SAR图像中检测陨坑，采用马尔可夫随机场 (MRF) 算法来识别DEM无法检测到的月球表面岩石 (图2)。此外，DEM数据仍可用于识别斜坡大于10°的区域。研究通过与光学图像和DEM数据进行对比，验证了结果的准确性。

图2. MRF在SAR图像上的检测和验证。(a) SAR图像 (14.8米/像素)；(b) 高分辨率光学图像 (2米/像素)；(c) 使用MRF 2分类算法进行快速检测的结果。

图3是图2中红色框中的放大图像。图3 (a,b) 显示了相对平坦的月球表面。在这个区域几乎没有巨大的岩石，因此MRF算法在图2c中将该区域识别为平坦区域。图3 (c, d) 显示了明亮的岩石溅射区。在这些图像中可以看到岩石，因此MRF算法在图2c中将该区域识别为粗糙区域。

图3. 来自图2b红色框中的高分辨率光学图像。(a,b) 是图3中红色框标记的平坦区域的高分辨率光学图像，分辨率为0.5米/像素。(c,d) 是图3中红色框标记的喷射物区域的相同分辨率光学图像。

本研究应用神经网络YOLOv7和MRF算法，利用SAR和DEM数据识别月球全南极的陨石坑、岩石区域和陡峭斜坡。展示了多源遥感数据划分的Shoemaker、Slater和Shackleton陨石坑PSR内的陨石坑、岩石、大斜坡角度等起伏区域。

图4. 雷达图、斜坡角度图、检测结果图

研究结果分析

图中的Shackleton陨石坑 (89.50°S, 0.00°E) 位于月球南极极点附近，直径约为19公里。嫦娥七号任务中的微型飞行器优先考虑降落在Shackleton陨石坑的PSR区域。

图5. Shackleton陨石坑底部的检测结果图。(a) Shackleton陨石坑底部的SAR图像，每像素分辨率为10米。图像从左侧照射。(b) 放大了图a中红框内的陨坑底部区域。红线表示检测到的撞击坑和岩石区域与平坦区域之间的边界。(c) 对齐的DEM数据用于排除陨坑壁。(d) 红色区域表示陨石坑、幼年时、陡峭斜坡区域。

图5a是Shackleton陨石坑的SAR图像，雷达的入射角为32.4°。陨坑壁的斜坡角度在30°到35°之间。图5b是图5a中红框的放大图像，使用正射校正法对该区域的SAR图像进行了矫正。使用神经网络YOLOv7和MRF检测到了大型陨坑、像素级陨坑、岩石区域和面向雷达的斜坡。图5c中的DEM数据用于排除斜坡角度大于10°的陡峭陨坑壁。结合神经网络YOLOv7、MRF和斜坡角度图的检测结果，在图5b中用红线将平坦区域和粗糙区域分开。粗糙区域在图5d中用红色表示。

可以观察到，在图5c的斜坡角度图中，方框1、2、3、4和5中的区域是平坦的。方框1、3、4和5中的平坦区域的回波较弱，表明这些区域相对平坦的。然而，在图5b的方框2、3中，回波较强，表明该区域可能存在一些地形的起伏。SAR图像和DEM数据在PSR中的平坦区域的检测中发挥了独特的作用。

研究总结

本文使用神经网络YOLOv7和MRF算法在SAR图像中识别了大型陨坑、小型陨坑、岩石和其他起伏地形，并通过光学图像验证了使用SAR图像进行月球形态检测的有效性。研究表明，利用SAR图像和对齐的DEM数据，可以通过神经网络YOLOv7和MRF检测到月球南极和PSRs区域的大型陨坑、小型陨坑、粗糙岩石区域和斜坡角度大于10°的区域。该研究确定了适合着陆任务的平坦和光滑区域，展示了Shackleton、Shoemaker和Slater陨石坑中PSRs的检测结果，能够为未来的原位探测任务提供参考。

原文出自  Remote Sensing  期刊

Xia, T.; Ren, X.; Liu, Y.; Liu, N.; Xu, F.; Jin, Y.-Q. Detection of Surface Rocks and Small Craters in Permanently Shadowed Regions of the Lunar South Pole Based on YOLOv7 and Markov Random Field Algorithms in SAR Images. Remote Sens. 2024, 16, 1834.https://www.mdpi.com/2797876

Remote Sensing 期刊介绍

主编：Prasad S. Thenkabail, USGS Western Geographic Science Center (WGSC), USA

期刊范围涵盖遥感科学所有领域，从传感器的设计、验证和校准到遥感在地球科学、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用。

2023 Impact Factor：4.2

2023 CiteScore：8.3

Time to First Decision：24.7 Days

Acceptance to Publication：2.8 Days