Dust cover on Curiosity's Mars Hand Lens Imager (MAHLI) calibration target: Implications for deposition and removal mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
We assessed dust coverage on the Mars Science Laboratory Mars Hand Lens Imager (MAHLI) and Alpha Particle X-Ray Spectrometer (APXS) calibration targets from 14 MAHLI images acquired at <100 μm/pixel, between Mars Science Laboratory Curiosity rover sols 34 and 2248, in order to place constraints on dust accumulation and removal on two endmember orientations (vertical and horizontal). Dust coverage was estimated by (1) determining reflectance ranges for image pixels covered by dust; (2) using the ratio of calibrated MAHLI red band data to blue band data as a proxy for the concentration of dust on the calibration target; and (3) manually counting dust-covered pixels in representative areas of the MAHLI calibration target. The results of each method are consistent within uncertainties, but the reflectance method provided the most efficient and effective way to measure dust cover on each target. Mean and median dust coverage is ~4.7% and 3.9% for the MAHLI target, 9.4% and 8.9% for the APXS target, and 51.9% and 63.4% for the REMS UV sensor. Maximum dust coverage (during the dust storm) is 49% and 42% for the MAHLI and APXS calibration targets respectively, and 80% for the REMS UV sensor. In modeling dust accumulation and removal, the best fit for the MAHLI and APXS targets is one that assumes 2–4% dust removal per sol and 20–40% efficiency in collection, while for the REMS UV sensor, it is one that assumes near 0 removal and 7% of nominal accumulation. Results indicate that the vertically-mounted MAHLI and APXS targets accumulated less dust overall during the mission than horizontally-mounted hardware such as the REMS UV sensor; this was true even during the 2018 global dust event. In addition, while the vertical orientation did not protect the targets from dust deposition during that event, dust removal following the event was more effective on these targets than on horizontally-mounted hardware. Because conditions cannot be monitored continuously, these studies cannot fully discriminate among the potential causes of this dust removal. However, the results suggest that vertical mounting is a reasonable dust mitigation strategy for hardware for which short-term dust accumulation is not a risk factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».