Assessing the Spectral Capability of the HiRISE Colour Channels: A Re-Visit to the CRISM Type-Locality Sites on Mars at Higher Resolution
Notice bibliographique
Résumé
The High Resolution Imaging Science Experiment (HiRISE) onboard the Mars Reconnaissance orbiter has been acquiring images of the Martian surface at scales of ~25-50cm/px since 2006 [1]. The dataset has been instrumental in helping understand a variety of past and present geologic processes (e.g., [2,3]), and support landing site safety certification and science exploration for future missions (e.g., [4,5]). Apart from high-resolution panchromatic information provided by 10 overlapping CCDs with a broadband RED filter (~690nm), HiRISE also acquires colour infrared information along a central strip with two additional filters (BG: ~500 nm and IR: ~870 nm). While this colour swath is narrow and limited in coverage (and has recently become narrower still), it has provided crucial information for characterizing several colour-associated surface changes (e.g., [6,7]).Most compositional information of Mars is provided at relatively medium-to-coarse resolution (10s to 100s of m/px) by Observatoire pour la Minéralogie, l’Eau, les Glaces et l’Activité (OMEGA) and the Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars (CRISM). With the loss of CRISM’s L-detector in 2018, and subsequent decommissioning of the instrument in 2022 [8], it is important for us to understand the spectral capabilities of presently operational higher-resolution multispectral instruments in orbit like HiRISE and the Colour and Stereo Surface Imaging System (CaSSIS; ~4m/px). Recent studies (e.g., [7]) have demonstrated that HiRISE products available through the PDS, which are subject to cosmetic clipping of the values at extremes of the image histogram, may not be ideal for quantitative spectral analysis. Alternatively, generation of unfiltered data products, free from such cosmetic modifications, have been shown to be beneficial for spectral characterization of surface materials like pure water-ice [7,9].We attempt to further explore this capability, to assess the spectral sensitivity of the three HiRISE colour channels to help characterise a variety of surface minerals that have been identified on Mars. We have been acquiring dedicated HiRISE colour observations at all CRISM mineral/phase type-locality sites identified by [10]. In this work, we describe how the three HiRISE colour wavelengths resolve each mineral/phase, and the extent to which HiRISE colour may be able to discriminate between them. We also provide band ratios and spectral parameters that are useful for mitigating the effects of the variable atmospheric opacity and illumination. Altogether, HiRISE colour products will be useful for future surface characterization studies, and permit co-analysis with other operational multispectral datasets like CaSSIS [11] and the High Resolution Stereo Camera (HRSC) [12].References:[1] McEwen et al., (2007), JGR, E05S02, https://doi.org/10.1029/2005JE002605[2] Dundas et al., (2021), JGR 126(8), https://doi.org/10.1029/2021JE006876[3] Daubar et al., (2022), JGR 127, https://doi.org/10.1029/2021JE007145[4] Mandon et al., (2021), Astrobiology 21(4), https://doi.org/10.1089/ast.2020.2292[5] Fawdon et al., (2024), Journal of Maps 20(1), https://doi.org/10.1080/17445647.2024.2302361[6] Dundas et al. (2023), GRL 50(2), https://doi.org/10.1029/2022GL100747[7] Rangarajan et al. (2024a), Icarus 419, https://doi.org/10.1016/j.icarus.2023.115849[8] Seelos et al. (2024), Icarus 419, https://doi.org/10.1016/j.icarus.2023.115612[9] Rangarajan et al. (2024b), 10th Mars Conf., https://www.hou.usra.edu/meetings/tenthmars2024/pdf/3224.pdf[10] Viviano et al. (2014), JGR 119(6), https://doi.org/10.1002/2014JE004627[11] Tornabene et al. (2024), EPSC2024-1231, https://doi.org/10.5194/epsc2024-1321[12] Jaumann et al. (2007), PSS 55, https://doi.org/10.1016/j.pss.2006.12.003
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».