Von der NASA unterstützte Astrobiologen haben unbemannte Luftfahrzeuge verwendet, um die Auflösung von Luftbildkarten zu bestimmen, die erforderlich ist, um bestimmte Orte von Interesse für Rover auf dem Mars zu identifizieren.

Karten des Mars, die mit Daten von umlaufenden Raumfahrzeugen erstellt wurden, sind eine entscheidende Ressource für Missionsplaner. Diese Karten werden verwendet, um breite Landeplätze für zukünftige Missionen zu identifizieren, basierend auf dem wissenschaftlichen Wert des Gebiets und der Sicherheit des Geländes, wenn es um die Landung einer Robotermission geht.

Sobald ein Rover wie Perseverance seinen Landeplatz erreicht hat, bewegt sich der Roboterforscher durch das Gebiet und sucht nach bestimmten Orten, die Hinweise auf die Geologie und die frühere Bewohnbarkeit des Mars geben können. Die neue Studie untersucht die Auflösung, die für Luftdaten erforderlich ist, um bestimmte interessante Orte von oben zu identifizieren, anstatt darauf zu warten, dass der Rover erkundet und bewertet, wo Proben genommen und Daten gesammelt werden sollen.

Dieses Bild zeigt mit einem grünen Punkt, wo der Perseverance-Rover der NASA am 18. Februar 2021 im Krater Jezero auf dem Mars gelandet ist. Das Basisbild wurde von der HiRISE-Kamera an Bord des Mars Reconnaissance Orbiter der NASA aufgenommen. BILDNACHWEIS: NASA/JPL-CALTECH/UNIVERSITY OF ARIZONA.

Das Wissenschaftlerteam verwendete unbemannte Luftfahrzeuge, um eine Region der Atacama-Wüste in Chile namens Salar de Pajonales zu kartieren. Mithilfe von Deep-Learning-Techniken zur Analyse der gesammelten Informationen stellten sie fest, dass Daten mit der doppelten räumlichen Auflösung, die derzeit für den Mars verfügbar ist, benötigt werden, um „von der Identifizierung großer Standorte auf der Grundlage der Bewohnbarkeit zur Identifizierung kleiner, spezifischer Standorte auf der Grundlage von Lebensräumen überzugehen“. Das Erhalten von Daten mit höherer Auflösung würde es Missionsplanern ermöglichen, sich auf kleine, spezifische Orte von Interesse zu konzentrieren, bevor eine Robotermission überhaupt die Erde verlässt.

Quelle https://astrobiology.com/2023/02/pointing-rovers-toward-sites-of-astrobiology-interest-on-mars.html

Planetary Mapping Using Deep Learning: A Method to Evaluate Feature Identification Confidence Applied to Habitats in Mars-Analog Terrain , Astrobiology.

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Abstract

The goals of Mars exploration are evolving beyond describing environmental habitability at global and regional scales to targeting specific locations for biosignature detection, sample return, and eventual human exploration. An increase in the specificity of scientific goals—from follow the water to find the biosignatures—requires parallel developments in strategies that translate terrestrial Mars-analog research into confident identification of rover-explorable targets on Mars. Precisely how to integrate terrestrial, ground-based analyses with orbital data sets and transfer those lessons into rover-relevant search strategies for biosignatures on Mars remains an open challenge. Here, leveraging small Unmanned Aerial System (sUAS) technology and state-of-the-art fully convolutional neural networks for pixel-wise classification, we present an end-to-end methodology that applies Deep Learning to map geomorphologic units and quantify feature identification confidence. We used this method to assess the identification confidence of rover-explorable habitats in the Mars-analog Salar de Pajonales over a range of spatial resolutions and found that spatial resolutions two times better than are available from Mars would be necessary to identify habitats in this study at the 1-σ (85%) confidence level. The approach we present could be used to compare the identifiability of habitats across Mars-analog environments and focus Mars exploration from the scale of regional habitability to the scale of specific habitats. Our methods could also be adapted to map dome- and ridge-like features on the surface of Mars to further understand their origin and astrobiological potential.

Quelle: https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/ast.2022.0014

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Started my path in paleo studying stromatolites 🦠 and they remain as fascinating as ever…I often dream about microbialites being found at shores of Jezero Crater by the #PerseveranceRover.

Interesting carbonate deposits have been detected from orbit…who knows! #astrobiology pic.twitter.com/IxduzIUIV6

— Daniel Martins dos Santos 🐊 (@palaeodaniel) February 21, 2023