Beacon2Science: Enhancing STEREO/HI beacon data1 with machine learning for efficient CME tracking

要約

リアルタイムで冠状質量排出（CME）を観察および予測することは、衛星や電気装置など、潜在的に損傷する効果をもたらすことができる強力な地磁気嵐のために重要です。
ほぼリアルタイムの可用性により、ステレオ/HIビーコンデータは、CMEの早期予測に最適な候補です。
ただし、以前の研究では、ビーコンデータに基づくCME到着予測は、データギャップや品質の低下により、高解像度の科学データと同じ精度を達成できないと結論付けました。
「beacon2science」というタイトルの新しいパイプラインを紹介し、CMEトラッキングを改善するためにビーコンと科学データのギャップを埋めます。
このパイプラインを通じて、最初にビーコンデータの品質（信号対雑音比と空間分解能）を強化します。
次に、科学データの40分の解像度に合わせて、学んだ補間を通じて強化されたビーコン画像の時間分解能を増やします。
さまざまなステップを通じて、モデルアーキテクチャと損失関数を適応した連続フレーム間の情報の一貫性を最大化します。
改善されたビーコン画像は科学データに匹敵し、元のビーコンデータよりもCMEの可視性が向上しています。
さらに、ビーコン、強化されたビーコン、科学画像で追跡されたCMEを比較します。
強化されたビーコンデータから抽出されたトラックは、科学画像からのトラックに近く、元のビーコンデータを使用した$ 1 ^\ circ $と比較して、平均平均誤差は伸びの平均誤差です。
この論文で提示された作品は、徹夜やパンチなどの今後のミッションへの申請への道を開きます。

要約(オリジナル)

Observing and forecasting coronal mass ejections (CME) in real-time is crucial due to the strong geomagnetic storms they can generate that can have a potentially damaging effect, for example, on satellites and electrical devices. With its near-real-time availability, STEREO/HI beacon data is the perfect candidate for early forecasting of CMEs. However, previous work concluded that CME arrival prediction based on beacon data could not achieve the same accuracy as with high-resolution science data due to data gaps and lower quality. We present our novel pipeline entitled ”Beacon2Science”, bridging the gap between beacon and science data to improve CME tracking. Through this pipeline, we first enhance the quality (signal-to-noise ratio and spatial resolution) of beacon data. We then increase the time resolution of enhanced beacon images through learned interpolation to match science data’s 40-minute resolution. We maximize information coherence between consecutive frames with adapted model architecture and loss functions through the different steps. The improved beacon images are comparable to science data, showing better CME visibility than the original beacon data. Furthermore, we compare CMEs tracked in beacon, enhanced beacon, and science images. The tracks extracted from enhanced beacon data are closer to those from science images, with a mean average error of $\sim 0.5 ^\circ$ of elongation compared to $1^\circ$ with original beacon data. The work presented in this paper paves the way for its application to forthcoming missions such as Vigil and PUNCH.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google