空间中心科研人员提出基于无监督学习的多视角磁层顶切线方向检测新方法

太阳风与地球磁层的相互作用以及由此产生的地球空间动力学是空间物理学的关键问题之一。为了更好地理解和预测太阳活动对地球空间环境的影响，需要模拟太阳风质量、动量和能量通过太阳风-磁层-电离层系统的传输过程。由于地球磁层不断适应不同的太阳风压力和行星际磁场（IMF）方向，导致日侧磁层顶和尖点的位置和形态发生变化，通过研究这些变化，可以揭示太阳风-磁层相互作用的本质。为了全面掌握地球空间环境与太阳风相互作用的复杂耦合机制和动态过程，必须观测地球日侧磁层顶的全景活动。太阳风-磁层相互作用全景成像卫星（SMILE）任务由中国科学院和欧洲航天局联合发起，旨在提高地球磁层物理模型的准确性并增强空间天气预报能力。它将通过对日侧磁层顶、磁鞘和极尖区的实时全景成像来实现这一目标，以便更好地了解导致太空天气变化的事件。然而，SMILE卫星获取的多视角软X射线（SXI）图像具有低信噪比和真值标签缺失的特点，如何快速准确地从这些图像中检测磁层顶切线方向是当前研究的重点。

中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室牛文龙副研究员团队与太阳活动与空间天气重点实验室孙天然研究员团队共同提出了一种从低信噪比和多视角 SXI 图像中进行无监督磁层顶切线方向检测的新方法。该方法基于 SMILE 卫星任务，成功地从多个观测视角捕获的低信噪比模拟 SXI 图像中提取了磁层顶切线方向。具体的检测过程如图1所示，首先我们仿真了不同太阳风密度、不同观测角度下的磁流体动力学（MHD）图像，后续对其进行SXI仿真，最后经过模型检测得到磁层顶的切线方向。

图1  磁层顶切线方向的检测过程

具体而言，本方法的网络架构如图2所示。首先，考虑到未来SMILE卫星获取的真实图像中磁层顶切线方向真值标注困难以及磁层软X射线发射理论模型输出与磁层实际软X射线发射之间固有的差异，提出了一种两阶段无监督域适应（UDA）训练策略。该策略使用Jorgensen & Sun模型作为源域数据，MHD模型作为目标域数据，通过使用辅助分类器、伪标签学习等技术，允许模型能够从源域模型微调到目标域模型，以便后续模型可以直接利用SMILE卫星发射后获得的真实数据进行训练，而无需进行真值标记，增强了在未来磁层顶切线方向检测工作的实际适用性。另外，卫星未来如果遇到低太阳风密度和不利观测视点的情况下，低信噪比 SXI 图像中的磁层顶切线方向检测将变得更具挑战性。为了解决这个困难，本方法提出的残差注意力U-Net网络架构使模型能够优先考虑磁层顶的形状细节，从而完善其模型的检测能力，保证了磁层顶的切线方向检测精度。最后通过对比、消融实验和 TFA 实验，一致证明了所提出的方法的有效性。

图2 本方法的网络架构

该研究得到了中国科学院青年创新促进会、中国科学院基础前沿科学研究计划项目、国家自然科学基金项目的资助，发表在地球科学与遥感领域期刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 上，第一作者是中国科学院国家空间科学中心、杭州高等研究院联合培养硕士研究生刘冰琰，通讯作者是牛文龙副研究员，合作者还包括中国科学院国家空间科学中心研究员孙天然等。

引用：[1]B. Liu et al., "RUPDA: An Unsupervised Method for Magnetopause Tangent Direction Detection With Multiviewpoints in Low SNR," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 62, pp. 1-24, 2024, Art no. 5930024, doi: 10.1109/TGRS.2024.3471778.

论文链接：https://doi.org/10.1109/TGRS.2024.3471778

（供稿：系统室）