Novo algoritmo ajuda a fotografar detritos espaciais em alta resolução

O lixo não é um problema preocupante apenas na superfície da Terra: segundo estimativas da NASA, existem milhões de detritos espaciais na órbita baixa da Terra, que vão desde componentes de antigas espaçonaves a satélites que já não operam mais. Na tentativa de monitorar ainda melhor esses pedaços perigosos que ficam ao redor do planeta, uma equipe de cientistas criou um método para produzir imagens de objetos em alta velocidade e que estão em rotação, como satélites e detritos, com um algoritmo.

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A ideia é que o algoritmo estime alguns parâmetros do objeto desejado, para depois a imagem ser desenvolvida em cima disso. Assim, os pesquisadores Matan Leibovich, George Papanicolaou e Chrysoula Tsogka criaram um modelo de imagens espaciais para construir e testar o processo de produção de imagens do estudo. O modelo tem um grupo de objetos pequenos e altamente reflexivos, que se movem na mesma velocidade e direção em torno de um centro comum. No modelo, várias fontes de radiação da superfície da Terra emitem pulsos, que são refletidos pelos pedaços de detritos. Depois, um conjunto de receptores detecta e registra os sinais refletidos pelos alvos.

O modelo foca nas fontes que produzem radiação nas frequências de 8 a 12 gigahertz: “já se sabe que a resolução pode ser melhorada com o uso de frequências maiores”, disse Tsogka. “Contudo, essas frequências também resultam em distorções da imagem, causadas pelos efeitos da atmosfera”. Isso porque os sinais são distorcidos pela turbulência do ar conforme voltam do objeto desejado para os receptores, o que dificulta a produção de imagens dos detritos em órbita.

Assim, para reduzir as distorções, o primeiro passo do processo da produção das imagens foi relacionar os dados a diferentes receptores. O diâmetro da área utilizada pelos receptores é chamada de “abertura física”, e a utilizada no modelo mede cerca de 200 km. Em condições normais, uma abertura maior cria imagens mais nítidas, mas o movimento rápido do objeto em relação aos receptores pode fazer com que os sinais detectados em receptores múltiplos sejam sintetizados corretamente.

Essa configuração pode melhorar a resolução das imagens, mas o problema é que os objetos têm diferentes frequências de rotação. Por isso, os autores precisam estimar os dados relacionados à rotação antes de sintetizar aqueles de diferentes receptores. Para isso, eles desenvolveram um algoritmo que analisa os dados da imagem para definir a velocidade de rotação do objeto e a direção de seu eixo, e depois criaram um algoritmo que usa estes dados para produzir imagens precisas dos objetos.

O resultado do algoritmo recebeu o nome de “imagem de classificação 1”, que, quando comparada a imagens feitas por outros processos, se mostrou como aquela com maior precisão e de qualidade similar à de outras técnicas — algo que já era esperado, já que este tipo de processamento é beneficiado pela rotação do objeto. Outras simulações mostraram que as imagens classificadas desta forma não são facilmente confundidas por erros de algoritmo, além de serem mais resistentes à distorção causada pela atmosfera.

Futuramente, este método de produção de imagens pode melhorar a precisão da identificação dos objetos e detritos na órbita baixa da Terra: “o estudo mostrou um novo método de produção de imagens de objetos em movimento e em rotação no espaço, algo de grande importância para garantir a segurança da órbita baixa da Terra, que é a espinha dorsal do sensoriamento remoto global”, finalizam os autores.

O artigo com os resultados do estudo foi publicado na revista SIAM Journal on Imaging Sciences.

Fonte: SIAM