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Ryugu spectral surface regions via unsupervised machine learning classification of NIRS3 data

Palomba, E. und D'Amore, Mario und Galiano, Anna und Zinzi, A. und Dirri, F. und Longobardo, Andrea und Kitazato, Kohei und Iwata, Takahiro und Matsuoka, Moe und Hiroi, Takahiro und Takir, Driss und Nakamura, Tomoki und Abe, Masanao und Ohtake, Makiko und Matsuura, Shuji und Watanabe, S und Yoshikawa, Makoto und Saiki, Takanao und Tanaka, Satoshi und Okada, Tatsuaki (2019) Ryugu spectral surface regions via unsupervised machine learning classification of NIRS3 data. EPSC-DPS Joint Meeting 2019, 2019-09-15 - 2019-09-20, Geneva, Switzerland.

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Kurzfassung

The Japanese Hayabusa2 space mission approached the Near-Earth asteroid 162173 Ryugu in June 2018. Since then, it is taking data and mapping in detail the asteroid surface, finding a very dark and boulder rich asteroid with very homogenous spectral reflectance properties in the near IR. Statistical and machine learning tools are applied on NIRS 3 spectrometer data to explore them and search for structure emndedded in the data and study their characteristics and correlation with geomorphological structures.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/131692/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Ryugu spectral surface regions via unsupervised machine learning classification of NIRS3 data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Palomba, E.INAF-IAPS, Rome, ItalyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
D'Amore, MarioMario.DAmore (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9325-6889NICHT SPEZIFIZIERT
Galiano, Annaiaps - istituto di astrofisica e planetologia spaziali, inaf - istituto nazionale di astrofisica, rome, italyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zinzi, A.SSDC-ASI, Rome, ItalyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dirri, F.INAF-IAPS, Rome, ItalyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Longobardo, AndreaINAF-IAPS Istituto di Astrofisica e Planetologia Spaziali, Via del Fosso del Cavaliere, 100, 00133 Rome, ItalyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kitazato, KoheiCenter for Advanced Information Science and Technology, University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Iwata, Takahirojapan aerospace exploration agency (jaxa), japanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Matsuoka, MoeInstitute of Space and Astronautical Science (ISAS), Japan Aerospace Exploration Agency, Sagamihara, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hiroi, TakahiroDepartment of Geological Sciences, Brown University, Providence, RI 02912, USANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Takir, Drissdtakir (at) gmail.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nakamura, TomokiTohoku University, SendaiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Abe, MasanaoISAS, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ohtake, MakikoInstitute of Space and Astronautical Science (ISAS), Japan Aerospace Exploration Agency, Sagamihara, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Matsuura, ShujiKwansei Gakuin University, Hyogo, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Watanabe, SNagoya University, Nagoya, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yoshikawa, MakotoInstitute of Space and Astronautical Science (ISAS), Japan Aerospace Exploration Agency, Sagamihara, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Saiki, Takanaoisas/jaxa japanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tanaka, SatoshiInstitute of Space and Astronautical Science, Japan Aerospace Exploration Agency, Sagamihara, JapanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Okada, Tatsuakiokada (at) planeta.sci.isas.jaxa.jpNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:13
Seitenbereich:Seite 641
Name der Reihe:EPSC Abstracts
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Ryugu, spectral, surface, unsupervised, machine learning, classification, NIRS3
Veranstaltungstitel:EPSC-DPS Joint Meeting 2019
Veranstaltungsort:Geneva, Switzerland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:15 September 2019
Veranstaltungsende:20 September 2019
Veranstalter :EPSC
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erforschung des Weltraums
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EW - Erforschung des Weltraums
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt BepiColombo - MERTIS und BELA
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Planetenforschung > Leitungsbereich PF
Hinterlegt von: Amore, Dr. Mario
Hinterlegt am:02 Dez 2019 09:10
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:35

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