无人机如何找到照亮澳大利亚夜空的陨石

澳大利亚的“沙漠火球网络”是一个由相机组成的系统，用于监测夜空中的火球。该网络确保多台相机能够观测到天空的每一片区域，以便能够相对准确地计算出 incoming rock 的轨迹。

当网络探测到一个火球时，就能相对轻松地计算出陨石坠落地点，精确到几平方公里。然后，一支天文学家团队会被派往该区域进行搜寻。

而问题就出在这里。对几平方公里区域进行地面搜索既耗时又费力。通常需要四到六个人，间隔五到十米行走，在四天的时间里搜遍整个区域，直到找到目标。

即便如此，成功率也很低。西澳大利亚柯廷大学空间科学与技术中心（Space Science and Technology Centre at Curtin University）的 Seamus Anderson 及其同事表示：“[这种方法]的成功率相对较低，约为 20%，因为一次行程很难覆盖整个坠落区域。”

强大的机器视觉

该团队利用无人机和强大的机器视觉算法加速了搜索过程。去年，他们首次有机会测试了这种方法，并成功从沙漠中回收了一块陨石。他们说：“我们报告了首次使用无人机和机器学习算法回收新鲜陨石坠落物的案例。”

这块陨石于 2021 年 4 月 1 日坠入地球大气层，地点位于澳大利亚西部努拉伯平原（Nullarbor Plain）上空。这是一个几乎没有树木、类似沙漠的灌木丛地区，横跨大陆的广阔区域。

幸运的是，在陨石下降的 3 秒钟内，只有沙漠火球网络的两个摄像头观测到了它。这导致预测的着陆区域不确定性比平时更大，面积超过 5 平方公里。团队还估计陨石的最终质量在 150 至 700 克之间。

Anderson 及其同事表示：“这些坠落条件足以支持一次使用无人机勘测整个坠落区的实地考察。”

他们组织了一次为期 4 天的任务，利用两架无人机勘测潜在的坠落地点，并使用机器视觉算法分析图像，寻找潜在的感兴趣目标，以此来寻找这块太空岩石。

团队使用他们之前在该沙漠中找到的陨石图像数据库，以及他们自己放置在当地并用无人机拍摄的陨石新图像来训练算法。

研究人员说：“我们使用了一架配备 Zenmuse P1 相机（44 MP）的 DJI M300 无人机，以 1.8 毫米/像素的分辨率勘测了 5.1 平方公里的坠落带，每张图像在各个方向上都有 20% 的重叠。” 在这些图像中，他们预计陨石的表观尺寸在 20 到 65 像素之间。

Anderson 及其同事表示：“前三天我们在现场的工作包括使用无人机进行勘测，并用我们的机器学习算法处理数据。在第四天也就是最后一天，我们用无人机亲自探访了陨石候选地点。”

他们找到了！一块重 70 克、大小约等于电脑鼠标的岩石。“尽管我们尚未对这块陨石进行分类，但它的熔壳与其他球粒陨石相似，” Anderson 及其同事说。

这是一个有趣的结果，有可能彻底改变在这些地方的陨石搜寻方式。当然，还有很多需要改进的地方。

例如，团队表示，他们发现他们的机器视觉算法实际上并非专门训练来寻找陨石，而是识别任何异常。“在构思这个策略的过程中，我们遇到了假阳性，比如马口铁罐、瓶子、蛇、袋鼠以及多只动物的骨堆，”他们说。

他们还获得了一些有用的见解。例如，他们发现陨石距离预测的理想坠落线仅 50 米，尽管这存在相当大的不确定性。“考虑到这一点，我们未来可能会优先搜索理想坠落线周围的区域，”他们说。

轨迹重建

他们也获得了一些运气。陨石的质量比预测的要低得多，如果没有一阵有帮助的顺风，它可能已经落在了预测地点之外很远的地方。

所有这些都可能对火球网络非常有益，这些网络现在监测着澳大利亚三分之一的天空，以及全球日益扩大的天空区域。然而，训练数据需要以一种能够捕捉特定着陆区域特征的方式收集，因为这些区域在全球范围内差异很大。

有趣的是，通过重建火球的轨迹，天文学家不仅可以找到着陆点，还可以将轨迹反向运行，以确定这颗陨石来自太阳系的哪个部分。这使得天文学家能够更好地了解陨石的起源以及它在太阳系形成中所起的作用。

因此，这项工作还有很多科学研究有待进行。

参考文献：使用无人机和机器学习成功回收观察到的陨石坠落：arxiv.org/abs/2203.01466