„Nemůžeš trefit, co nevidíš“ je běžná fráze ve sportu a původně byla odvozena k popisu baseballového nadhazovače. Waltera Johnsona rychlý míč. Ale totéž platí pro věci s vážnější rotací, jako jsou některé z milionů plovoucích úlomků na nízké oběžné dráze Země (LEV). Nyní tým výzkumníků přišel s novým zobrazovacím systémem, který agenturám a vládám umožní zblízka sledovat některé trosky, které zaplňují LEO a potenciálně ohrožují budoucí expanzi lidstva ke hvězdám.
Toto nebezpečí poprvé popsal Donald Kessler v roce 1978 a nyní je běžně známé jako „ Kesslerův syndrom “. V takovém scénáři se pole trosek obklopující Zemi natolik zhorší, že zablokuje přístup do (nebo z) vesmíru. Aby se lidstvo vyhnulo takovému osudu, bude muset nakonec přijít na způsoby, jak se vypořádat s vesmírným odpadem. Doufat, že objekty, které se nechají v LEO rozpadnout a shoří v atmosféře, není životaschopnou strategií zmírňování.
Vizuální zobrazení Kesslerova syndromu.
Zdroj: NASA Orbital Debris Program Office
Vyvinout takovou strategii zmírňování se zatím ukázalo jako obtížné. Pochopení a sledování toho, kolik objektů se tam skutečně nachází, je jednou z hlavních výzev, kterým takové úsilí čelí. Mnoho kusů je extrémně malých, rotují velmi rychle a pohybují se ještě rychleji. Díky těmto kombinovaným vlastnostem je velmi obtížné je sledovat.
Výzkumníci tradičně používají jednu ze dvou zobrazovacích technik, nazývaných „jednobodová migrace křížových korelací“ nebo „Kirchoffova migrace“. Jednobodová migrace má výrazně špatné rozlišení, takže je obtížné určit přesnou velikost a polohu objektu. Není však příliš ovlivněn změnami atmosféry. Alternativně je Kirchoffova migrace nepříznivě ovlivněna atmosférickými výkyvy, ale poskytuje mnohem vyšší rozlišení.
Zvědavý Droid YouTube video o Kesslerově syndromu.
Poděkování: kanál YouTube Curious Droid
Nový přístup vyvinutý výzkumnými pracovníky, známý jako rank-1 imaging, poskytuje to nejlepší z obou světů. Má podobné rozlišení jako Kirchoffova migrace, přičemž je téměř imunní vůči atmosférické interferenci, jako je jednobodová migrace.
Tajemství úspěchu v pořadí 1 je v jeho algoritmu. Jednou z nejtěžších částí sledování objektu obíhajícího LEO je jeho sledování dostatečně dlouho na to, abyste získali obrázek s vysokým rozlišením. Primární problém tohoto sledování souvisí s rotací objektu, která může odhodit i ty nejlepší sledovací algoritmy kvůli tomu, jak mění odrazivost objektů.
Výsledek různých algoritmů ke vstupním datům zobrazeným na úvodním snímku. Vlevo: jednobodová migrace. Uprostřed: algoritmus pořadí 1, vpravo: Kirchoffova migrace
Kredit: Matan Leibovich, George Papanicolaou, Chrysoula Tsogka
Rank-1 se pokouší odhadnout rychlost otáčení objektu, aby porozuměl jeho měnícímu se albedu. Hrubé vynucení odhadů rotace, aby odpovídaly datům, by mohlo fungovat, ale je náročné na čas a výpočet. Místo toho algoritmus rank-1 používá data zachycená o samotném objektu, aby informoval svůj sledovací algoritmus o směru a rychlosti jeho rotace. S těmito odhady je sledování objektu mnohem jednodušší, což umožňuje algoritmu získat obrázek s vyšším rozlišením.
Doposud byl systém používán pouze na modelech a dosud nezobrazoval objekt přímo v LEO. Algoritmus si však vedl s poskytnutými modelovými daty výborně, zejména ve srovnání se dvěma konkurenčními algoritmy. S trochu větším vývojem a nějakým časem sledování skutečných objektů by se algoritmus rank-1 mohl stát součástí arzenálu lidstva v boji proti rostoucí hrozbě vyřazení z vesmíru. Když nic jiného, alespoň budeme moci vidět přicházející hrozbu.
Další informace:
Novinky SIAM - Zobrazování vesmírného odpadu ve vysokém rozlišení
Innovation News Network : Nové snímky vesmírného odpadu umožňují vědcům předcházet vesmírným srážkám
SIAM Journal of Imaging Sciences: Korelační zobrazování pro rotující satelity
VEN: Vesmírný odpad může být pro budoucí mise katastrofální (a Google Earth to sleduje…)
Hlavní obrázek:
Vizuální zobrazení dat přiváděných do tří testovaných algoritmů.
Kredit: Matan Leibovich, George Papanicolaou a Chrysoula Tsogka
