NasaMapa de la superficie de Marte, con la zona analizada…Nasa
Marte puede incluso estar deshabitado, pero está lejos de ser un lugar tranquilo. Su superficie es a menudo barrida por poderosos torbellinos, los llamados diablos de polvo, que alcanzan dimensiones hasta 100 veces mayores que los similares que se registran en la Tierra. En Marte llegan a tener 2 kilómetros de radio y 20 kilómetros de altura. Visibles desde la órbita del planeta, dejan rastros de kilómetros de extensión y modelan el paisaje marciano.
Hasta ahora, los científicos interesados en el estudio de este fenómeno se han visto obligados casi siempre a buscar sus rastros examinando manualmente una por una las imágenes de la superficie marciana. Pero un nuevo método, desarrollado por brasileños y portugueses, promete facilitar la investigación al permitir la detección automática tanto del trazado como de otras características de los diablos de polvo. Este método ha mostrado una precisión del 92%, y sigue perfeccionándoselo.
Después de la Tierra, Marte es el planeta mejor estudiado de la historia. Ha recibido la visita de 15 sondas espaciales que efectuaron sobrevuelos o ingresaron en su órbita. “Una sola cámara, de una sola sonda, llega a producir 2 mil imágenes de cada región de Marte”, dice el ingeniero cartógrafo Thiago Statella, docente del Instituto Federal de Educación, Ciencia y Tecnología de Mato Grosso, con sede en la ciudad de Cuiabá. Statella trabajó bajo la dirección del ingeniero cartógrafo Erivaldo Antônio da Silva, de la Universidade Estadual Paulista (Unesp) en la localidad de Presidente Prudente, y de Pedro Pina, del Instituto Superior Técnico (IST), de la Universidad de Lisboa, en el desarrollo de un programa capaz de efectuar la detección automática de los rastros dejados por los diablos de polvo.
NASA… y un demonio de polvo captado por la cámara de la sonda Mars Reconnaissance Orbiter en 2012NASA
El programa se vale de herramientas de morfología matemática, una técnica de procesamiento digital que extrae información de imágenes, en este caso, tomadas por cámaras situadas a bordo de las sondas orbitales Mars Global Surveyor (MGS) y Mars Reconaissance Orbiter (MRO). La morfología matemática, creada en los años 1960 en Francia por los matemáticos Georges Matheron y Jean Serra, se empleó inicialmente para extraer información de imágenes de microscopía de rocas y metales mediante el análisis de sus estructuras geométricas. Paulatinamente, su uso fue extendiéndose a otras áreas hasta llegar a la cartografía. En la actualidad ayuda en la detección de estructuras en otros planetas, la llamada cartografía planetaria. “Nuestro grupo ya utilizaba la morfología matemática en trabajos de mapeo de la superficie terrestre, lo que al principio no era algo muy común. Eso fue lo que despertó el interés por colaborar en los científicos de Portugal”, comenta Silva.
El procesamiento de imágenes basado en la morfología matemática permite manipular la tonalidad de los píxeles, para realzar o eliminar determinadas características de la imagen. Con esa estrategia, se limpia lo que no interesa en ella ‒por ejemplo, valles, rocas, dunas y sombras‒ y quedan únicamente los rastros de los demonios de polvo. El resultado es una imagen con tonos muy claros, plasmados sobre un fondo oscuro, que oculta las restantes características de la imagen original.
Los científicos emplearon esta técnica para tratar 200 imágenes de cinco regiones de Marte captadas por las sondas MGS y MRO, y compararon los resultados con el análisis visual realizado por un experto. El índice de aciertos del programa varió del 69% al 99%, dependiendo de la imagen. El promedio fue del 92%.
El costado del viento
La detección de los rastros también puede suministrar información sobre el funcionamiento de la atmósfera del planeta. Los diablos de polvo se forman debido al movimiento de los gases en la atmósfera marciana. La luz solar que incide sobre el suelo calienta los gases cercanos a la superficie, que ascienden y empujan a las capas superiores de la atmósfera hacia lo alto. A medida que suben, dichas capas se enfrían y bajan generando un movimiento continuo conocido como célula de convección. Ráfagas de viento pueden desplazar al aire caliente sentido horizontal y alterar la dirección de la célula de convección, originando diablos de polvo. Por esta razón, sus rastros pueden guardar información sobre la dirección del viento en el momento en que se formaron.
Esa información es importante para perfeccionar el Modelo de Circulación General de Marte (GCM, por sus siglas en inglés), cuyo desarrollo lleva adelante la agencia espacial estadounidense, la Nasa, desde los años 1960, con el objetivo de describir el funcionamiento de la atmósfera del planeta y su influencia sobre el clima. Actualmente el GCM es capaz de predecir el comportamiento esperable de los vientos en las diversas regiones marcianas.
Statella, Silva y Pina también desarrollaron un programa que calcula ‒con base en los rastros detectados en la imagen‒ la dirección preferencial de los vientos. Los resultados obtenidos mediante la aplicación de esta estrategia fueron similares a los de un análisis realizado manualmente y a los del GCM, de acuerdo con un estudio publicado en 2014 en la revista Advances in Space Research.
“Una de las maneras de cotejar los pronósticos del GCM se basa en las observaciones realizadas desde las sondas que posaron en el planeta. Pero esas observaciones muchas veces son puntuales”, dice Statella. “La detección automática de la dirección de los diablos de polvo puede aportar información global sobre la dirección del viento en una determinada zona.”
Sin embargo, esa estrategia suministra tan sólo la dirección predominante de los vientos, la del mayor número de rastros. El problema radica en que una sola imagen puede exhibir rastros con más de una orientación generados por diablos de polvo que recorrieron la región en distintos momentos, bajo regímenes de viento distintos.
Statella puso a prueba tres abordajes para estimar la dirección predominante de los vientos en 190 imágenes tomadas por la MGS y por la MRO. La más eficaz exhibió una precisión del 86,3% comparada con un modelo elaborado por un experto. En el 100% de los casos, el abordaje de Statella coincidió con los pronósticos del GCM en diversos períodos para la región conocida como Argyre, en el hemisferio Sur marciano. Ahora pretende generar un banco de datos con la mayor cantidad posible de registros de demonios de polvo, para inferir cuáles son los tipos más comunes en las distintas regiones del planeta y en qué períodos suelen producirse.
MIRIAM PEDROSA
Mercurio: cráteres detectados correctamente (en verde); erróneamente (en rojo) y no detectados (en azul) MIRIAM PEDROSAMensajero de Mercurio
El equipo de Silva y Pina también se vale de herramientas de morfología matemática y otras técnicas de procesamiento de imágenes para detectar cráteres en Mercurio, el planeta ubicado más cerca del Sol. Mirian Pedrosa, alumna de doctorado en la Unesp, está desarrollando un programa destinado a analizar las imágenes tomadas por la sonda Messenger. Dicha sonda obtuvo las primeras imágenes de la superficie de Mercurio en sobrevuelos realizados en 2008 y 2009: desde que entró en la órbita del planeta, en 2011, sigue enviando imágenes con mayor resolución.
Durante su maestría, bajo la dirección de Silva, Pedrosa había desarrollado un programa para la detección automática de cráteres en imágenes de Marte. Para Mercurio, se perfeccionó dicho programa, debido a la menor resolución espacial de las imágenes obtenidas por la Messenger. “Marte ya ha recibido la visita de varias sondas. Por eso se encuentran disponibles imágenes con excelente resolución: en algunas de ellas, cada pixel representa un área de 25 centímetros cuadrados”, comenta Miriam. “En tanto, en el caso de Mercurio, la mejor resolución disponible tiene alrededor de 16 metros y, en algunos casos, no pasa de los 250 metros”. Esto significa que un cráter de 100 metros de diámetro puede desaparecer en la foto. Aparte de la resolución, ciertas características de la superficie del planeta, su cercanía con respecto al Sol y la calidad de los detectores de las cámaras también dificultan el uso del programa.
Pedrosa ha analizado 47 imágenes de tres regiones –las cuencas de Mozart, Rachmaninoff y Raditladi– del planeta. El grado promedio de acierto en la detección de los cráteres fue del 87% en comparación con la identificación a cargo de un experto. “El programa se vale imágenes con calidad y resolución muy distintas”, dice Pedrosa. “Los mejores resultados se obtuvieron con las de mayor resolución.”
No obstante, en el caso de Mercurio hubo un número significativo de falsos positivos: facciones que el programa consideró erróneamente como cráteres. Con el fin de resolver el problema, ella incluyó en el método una etapa en la que informa características de facciones que, aunque parezcan cráteres, no lo son. “Ésa es una nueva tendencia en la detección automática: suministrarle al clasificador ejemplos de rasgos que están presentes en la imagen analizada y no son cráteres”, comenta. “De esa manera, el programa va ‘aprendiendo’ a discriminar hasta volverse capaz de hacer el análisis en fotos con características sumamente distintas”, explica.
Pocos grupos trabajan con cartografía planetaria en Brasil, que será sede del próximo congreso de la International Cartographic Association, en el mes de agosto, con una sesión dedicada al tema. El de la Unesp es uno de los pocos que aplican la morfología matemática a los estudios del área. “Contamos con algunos resultados interesantes”, dice Silva. “La mayor parte de los científicos busca cráteres con un radio superior a un kilómetro; nosotros logramos detectar cráteres de esas dimensiones, y estamos trabajando para detectar cráteres aún menores.”
Proyecto
Desarrollo de una metodología para la extracción de facciones cartográficas a partir de imágenes digitales de las superficies de los planetas Tierra, Marte y Mercurio (n. 2014/ 08822-2); Modalidad Ayuda a la Investigación – Regular; Investigador responsable Erivaldo Antonio da Silva (Unesp); Inversión R$ 60.850,00 (FAPESP).
Artículos científicos
STATELLA, T.; PINA, P.; SILVA, E. A. Automated determination of the orientation of dust devil tracks in Mars Orbiter Imágenes. Advances in Space Research. v. 53, p. 1822-33. 2014.
STATELLA, T.; PINA, P.; SILVA, E. A. Image processing algorithm for the identification of Martian dust devil tracks in MOC and HiRISE imágenes. Planetary and Space Science. v. 70, p. 46-58. 2012.
