An Image Processing approach to identify solar plages observed at 393.37 nm by the Kodaikanal Solar Observatory

要約

太陽プラージュは太陽表面の明るい領域であり、太陽活動の重要な指標です。
この研究では、コダイカナル太陽天文台から得られたCa K 波長の太陽データから太陽プラージュを識別するための自動アルゴリズムを提案します。
このアルゴリズムは、画像内の視覚的に識別可能なすべてのプラージュに注釈を付けることに成功し、対応する計算されたプラージュ インデックスを出力します。
アルゴリズムの信頼性と堅牢性をテストするために、複数の太陽周期にわたるプラージュ指数 (移動平均) の時系列分析を実行します。
結果は、計算されたプラージュ指数と以前の研究で報告されたものとの間に強い相関があることを示しています。
すべての太陽周期に対して得られた相関係数は 0.90 より高く、モデルの信頼性を示しています。
また、Web ベースのアプリを使用して特定の画像に対してハイパーパラメーターを適切に調整すると、モデルの効率が向上する可能性があることも提案します。
このアルゴリズムは Streamlit Community Cloud プラットフォームにデプロイされており、ユーザーは画像をアップロードし、望ましい結果が得られるようにハイパーパラメーターをカスタマイズできます。
この研究で使用された入力データは KSO データ アーカイブから自由に入手でき、コードと生成されたデータは GitHub リポジトリで公開されています。
私たちが提案するアルゴリズムは、太陽プラージュを識別するための効率的で信頼性の高い方法を提供し、太陽活動とそれが地球の気候、技術、宇宙天気に及ぼす影響の研究に役立ちます。

要約(オリジナル)

Solar plages, which are bright regions on the Sun’s surface, are an important indicator of solar activity. In this study, we propose an automated algorithm for identifying solar plages in Ca K wavelength solar data obtained from the Kodaikanal Solar Observatory. The algorithm successfully annotates all visually identifiable plages in an image and outputs the corresponding calculated plage index. We perform a time series analysis of the plage index (rolling mean) across multiple solar cycles to test the algorithm’s reliability and robustness. The results show a strong correlation between the calculated plage index and those reported in a previous study. The correlation coefficients obtained for all the solar cycles are higher than 0.90, indicating the reliability of the model. We also suggest that adjusting the hyperparameters appropriately for a specific image using our web-based app can increase the model’s efficiency. The algorithm has been deployed on the Streamlit Community Cloud platform, where users can upload images and customize the hyperparameters for desired results. The input data used in this study is freely available from the KSO data archive, and the code and the generated data are publicly available on our GitHub repository. Our proposed algorithm provides an efficient and reliable method for identifying solar plages, which can aid the study of solar activity and its impact on the Earth’s climate, technology, and space weather.

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