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    Imágenes de desechos espaciales en alta resolución

    De izquierda a derecha:desechos espaciales modelados como un grupo de seis objetos reflectantes, una imagen desarrollada de los escombros sin tener en cuenta la rotación de los objetos, y una imagen desarrollada después de tener en cuenta la rotación de los objetos. Tener en cuenta la rotación produce una imagen mucho más clara. Crédito:Matan Leibovich, George Papanicolaou, y Chrysoula Tsogka.

    La basura no es solo un problema en la Tierra. Según la NASA, Actualmente hay millones de piezas de basura espacial en el rango de altitudes de 200 a 2, 000 kilómetros sobre la superficie de la Tierra, que se conoce como órbita terrestre baja (LEO). La mayor parte de la basura está compuesta por objetos creados por humanos, como piezas de naves espaciales antiguas o satélites desaparecidos. Estos desechos espaciales pueden alcanzar velocidades de hasta 18, 000 millas por hora, planteando un gran peligro para los 2, 612 satélites que operan actualmente en LEO. Sin herramientas efectivas para rastrear los desechos espaciales, partes de LEO pueden incluso volverse demasiado peligrosas para los satélites.

    En un artículo que se publica hoy en el Revista SIAM de Ciencias de la Imagen , Matan Leibovich (Universidad de Nueva York), George Papanicolaou (Universidad de Stanford), y Chrysoula Tsogka (Universidad de California, Merced) introducen un nuevo método para tomar imágenes de alta resolución de objetos que se mueven y giran rápidamente en el espacio, como satélites o escombros en LEO. Crearon un proceso de imágenes que primero utiliza un algoritmo novedoso para estimar la velocidad y el ángulo en el que gira un objeto en el espacio. luego aplica esas estimaciones para desarrollar una imagen de alta resolución del objetivo.

    Leibovich, Papanicolaou, y Tsogka utilizaron un modelo teórico de un sistema de imágenes espaciales para construir y probar su proceso de imágenes. El modelo muestra una pieza de escombros que se mueven rápidamente como un grupo de objetos altamente reflectantes que representan los bordes fuertemente reflectantes de un elemento en órbita, como los paneles solares de un satélite. El grupo de reflectores se mueve todos juntos con la misma velocidad y dirección y giran alrededor de un centro común. En el modelo, múltiples fuentes de radiación en la superficie de la Tierra, como las estaciones de control en tierra de los sistemas de navegación por satélite global, emiten pulsos que son reflejados por fragmentos de desechos espaciales. Luego, un conjunto distribuido de receptores detecta y registra las señales que rebotan en los objetivos.

    El modelo se centra en fuentes que producen radiación en la banda X, o de frecuencias de 8 a 12 gigahercios. "Es bien sabido que la resolución se puede mejorar utilizando frecuencias más altas, como la banda X, "Tsogka dijo." Frecuencias más altas, sin embargo, también resultan en distorsiones de la imagen debido a las fluctuaciones ambientales de los efectos atmosféricos. "Las señales se distorsionan por el aire turbulento a medida que viajan desde el objetivo a los receptores, lo que puede hacer que la imagen de objetos en LEO sea bastante desafiante. El primer paso del proceso de obtención de imágenes de los autores fue, por lo tanto, correlacionar los datos tomados en diferentes receptores, que puede ayudar a reducir los efectos de estas distorsiones.

    De izquierda a derecha:una imagen desarrollada de un grupo de objetos reflectantes utilizando la migración de un solo punto de correlaciones cruzadas, la imagen de rango 1, y migración de Kirchhoff. Las imágenes de migración de rango 1 y Kirchhoff están mucho mejor resueltas que la imagen de la migración de un solo punto. Crédito:Matan Leibovich, George Papanicolaou, y Chrysoula Tsogka.

    El diámetro del área abarcada por los receptores se denomina apertura física del sistema de imágenes; en el modelo, esto son unos 200 kilómetros. En condiciones normales de obtención de imágenes, el tamaño de la apertura física determina la resolución de la imagen resultante; una apertura más grande genera una imagen más nítida. Sin embargo, El movimiento rápido del objetivo de imágenes en relación con los receptores puede crear una apertura sintética inversa , en el que las señales que se detectaron en múltiples receptores cuando el objetivo se movía a lo largo de su campo de visión se sintetizan de manera coherente. Esta configuración puede mejorar efectivamente la resolución, como si el sistema de imágenes tuviera una apertura más amplia que la física.

    Los objetos en LEO pueden girar en escalas de tiempo que van desde una rotación completa cada pocos segundos hasta cada pocos cientos de segundos, lo que complica el proceso de obtención de imágenes. Por tanto, es importante conocer, o al menos poder estimar, algunos detalles sobre la rotación antes de revelar la imagen. Por lo tanto, los autores necesitaban estimar los parámetros relacionados con la rotación del objeto antes de sintetizar los datos de diferentes receptores. Aunque simplemente verificar todos los parámetros posibles para ver cuáles producen la imagen más nítida es técnicamente factible, hacerlo requeriría mucho poder computacional. En lugar de emplear este enfoque de fuerza bruta, los autores desarrollaron un nuevo algoritmo que puede analizar los datos de imágenes para estimar la velocidad de rotación del objeto y la dirección de su eje.

    Después de contabilizar la rotación, el siguiente paso en el proceso de obtención de imágenes de los autores fue analizar los datos para desarrollar una imagen de los desechos espaciales que, con suerte, sería lo más precisa y bien resuelta posible. Un método que los investigadores emplean a menudo para este tipo de imágenes de objetos que se mueven rápidamente es la migración de un solo punto de correlaciones cruzadas. Aunque las fluctuaciones atmosféricas no suelen afectar significativamente esta técnica, no tiene una resolución muy alta. Una diferente, El enfoque de imágenes de uso común llamado migración de Kirchhoff puede lograr una alta resolución, ya que se beneficia de la configuración de apertura sintética inversa; sin embargo, la compensación es que se degrada por las fluctuaciones atmosféricas. Con el objetivo de crear un esquema de imágenes que no se vea muy afectado por las fluctuaciones atmosféricas pero que aún mantenga una alta resolución, los autores propusieron un tercer enfoque:un algoritmo cuyo resultado llaman imagen de rango 1. "La introducción de la imagen de rango 1 y su análisis de resolución para objetos que se mueven rápidamente y giran es la parte más novedosa de este estudio, "Dijo Leibovich.

    Para comparar el rendimiento de los tres esquemas de imágenes, los autores entregaron datos simulados de un objeto giratorio en LEO a cada uno y compararon las imágenes que produjeron. Emocionantemente la imagen de rango 1 fue mucho más precisa y mejor resuelta que el resultado de la migración de un solo punto. También tenía cualidades similares al resultado de la técnica de migración de Kirchhoff. Pero este resultado no fue del todo sorprendente, dada la configuración del problema. "Es importante tener en cuenta que la imagen de rango 1 se beneficia de la rotación del objeto, ", Dijo Papanicolaou. Aunque un objeto en rotación genera datos más complejos, de hecho, se puede incorporar esta información adicional en la técnica de procesamiento de imágenes para mejorar su resolución. La rotación en ciertos ángulos también puede aumentar el tamaño de la apertura sintética, lo que mejora significativamente la resolución para la migración de Kirchhoff y las imágenes de rango 1.

    Simulaciones posteriores revelaron que la imagen de rango 1 no se confunde fácilmente con errores en el nuevo algoritmo para la estimación de los parámetros de rotación. También es más resistente a los efectos atmosféricos que la imagen de migración de Kirchhoff. Si los receptores capturan datos para una rotación completa del objeto, la imagen de rango 1 puede incluso lograr una resolución de imagen óptima. Debido a su buen desempeño, Este nuevo método de obtención de imágenes podría mejorar la precisión de la obtención de imágenes de satélites LEO y desechos espaciales. "En general, este estudio arrojó luz sobre un nuevo método para obtener imágenes de objetos que se mueven y giran rápidamente en el espacio, ", Dijo Tsogka." Esto es de gran importancia para garantizar la seguridad de la banda LEO, que es la columna vertebral de la teledetección mundial ".


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