行星科学家估计，每年约有 500 颗陨石在穿越地球大气层的炽热旅程中幸存下来，并坠落到我们的星球表面。大多数都非常小，其中只有不到 2% 被回收。虽然大部分来自太空的岩石可能因最终落入海洋或偏远、无法进入的地区而无法恢复，但其他陨石坠落却未被目击或知晓。 但新技术已经增加了近年来已知下降的数量。多普勒雷达已经探测到陨石坠落，以及专门用于寻找流星的全天摄像网络。此外，越来越多地使用行车记录仪和安全摄像头，可以看到更多关于火球和潜在陨石坠落的意外目击和数据。 一组研究人员现在正在通过测试无人机和机器学习来自动搜索小型陨石，从而利用其他技术进步。无人机被编程为在最近一次陨石坠落的投影＂散布场＂中飞行网格搜索模式，在一个大的调查区域拍摄地面的系统照片。然后使用人工智能搜索图片以识别潜在的陨石。 ＂这些图像可以使用机器学习分类器进行分析，以识别现场的陨石以及许多其他特征，＂加州大学戴维斯分校的 Robert Citron在最近发表在 Meteoritics & Planetary Science 上的一篇论文中说。 Citron 和他的同事已经多次测试他们的概念无人机设置，最近主要是在内华达州沃克湖附近已知的 2019 年陨石坠落区域。该团队写道，他们的概念验证陨石分类器部署了＂不同卷积神经网络的组合，以从现场无人机拍摄的图像中识别陨石＂。 在内华达州沃克湖附近进行实地测试时部署的两颗陨石的示例图像。陨石标有橙色旗帜。注意四旋翼无人机的暗影。图片来源：Robert Citron 等。 虽然这个特定的测试揭示了许多以前无法识别的岩石的误报，但该软件能够正确识别研究人员在内华达州干涸的湖床上放置的测试陨石。Citron 和他的团队对他们系统的潜力非常乐观，特别是在寻找小陨石和在偏远地区找到它们方面。 ＂由于未来的陨石坠落可能发生在任何地形上，＂他通过电子邮件说，＂该系统需要一种对象检测算法，训练有多种类型的陨石在各种地形上的例子。要创建经过适当训练的对象检测网络，需要数千个示例图像。＂ Citron 及其同事从互联网上收集了陨石的图像，并添加了他们在各种地形上收集的陨石的＂摆姿势＂照片。这使他们能够正确训练机器学习模型，以最大限度地减少被标记为错误检测的普通岩石的数量。 然后，他们使用四旋翼无人机在预计的内华达州散布场的两个位置进行了十次试飞，这是根据来自美国宇航局陨石跟踪和恢复网络四个站的轨迹数据的预期陨石坠落区域，该网络是全球火球天文台的一部分. ＂幸运的是，每次现场测试我们都会获得更多数据，我们可以将这些数据合并到数据集中并用于重新训练对象检测网络并提高准确性，＂Citron 说。＂因此，我们将继续尝试提高检测精度。目前，我们需要一款配备更高分辨率相机的更好无人机。＂ 研究陨石并了解它们的起源有助于科学家确定小行星带中大约 40 个小行星家族的组成，也有助于了解太阳系的早期演化。研究人员表示，远程摄像机网络信息与能够找到和研究新落下的陨石相结合，对于确定哪个小行星家族可能产生了陨石碎片以及是否来自特定的碰撞事件至关重要。 研究小组在论文中写道：＂如果可以回收陨石，火球的光曲线和减速剖面也可以提供有关其动能如何沉积在地球大气层中的信息。＂ ＂这些信息可用于改进对这种物质类型碎片的小行星在多大高度足以造成破坏性空爆的预测。＂ 2019 年 4 月 7 日，全球火球网络的一台摄像机从 Rancho Mirage 天文台 (Eric McLaughlin) 捕捉到一颗明亮的流星。图片来源：美国宇航局陨石跟踪和恢复网络。 然而，从观测到的坠落中寻找陨石是非常困难的，因为陨石可以散布在广阔的区域。 ＂较小的坠落更频繁，但产生的陨石碎片较少，因此更难定位，＂Citron 说。＂找到一个陨石碎片大约需要 100 个工时，所以如果我们能改进这一点，我们可以对这些小瀑布进行更多采样，并更好地了解轨道，从而更好地了解来袭流星的来源区域。＂ Citron 说，他的团队的无人机系统旨在用于不会吸引陨石猎人的较小的坠落。但该团队的工作引起了一位著名的陨石猎人、探索频道＂陨石人＂的杰弗里·诺特金的钦佩。 ＂博士Citron 目前在该领域的工作令人着迷，尤其是他在现实世界中对无人机进行的大胆实验，＂Notkin 通过电子邮件说。＂这里最令人兴奋的概念是将现代无人机与机器学习相结合，可以现场识别陨石的视觉特征。随着时间的推移，这种方法可以消除步行寻找新落下的陨石的一些乏味，并有助于在人类难以或危险的地区进行人工搜索。＂ 由 Geoffrey Notkin 发现并拍摄的原位小陨石示例。这个标本是 Ash Creek，一块 L6 石陨石，它于 2009 年 2 月 15 日在德克萨斯州麦克伦南县坠落，在一个明亮的白天火球之后。这是第一次使用多普勒雷达定位标本。照片 Geoffrey Notkin Notkin 补充说，他一直认为无人机和无人驾驶飞行器 (UAV) 可以在陨石回收中发挥有用的作用，事实上，他在 2010 年和 2011 年进行了一些早期实验，但当时的无人机和无人机不够先进或非军事人员无法使用。 但随着技术的不断进步，Citron 说，＂有了更大的训练数据集、更新的分类方案和改进的成像硬件，机器学习与自主无人机调查相结合，可以证明是增加从新鲜陨石碎片中发现的陨石碎片数量的宝贵工具。＂
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