Ứng dụng máy học tính toán thông số quỹ đạo của vệ tinh nhân tạo qua ảnh chụp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN DƯƠNG TUẤN ANH ỨNG DỤNG MÁY HỌC TÍNH TỐN THÔNG SỐ QUỸ ĐẠO CỦA VỆ TINH NHÂN TẠO QUA ẢNH CHỤP LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU ỨNG DỤNG Bình Định - Năm 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN DƯƠNG TUẤN ANH ỨNG DỤNG MÁY HỌC TÍNH TỐN THƠNG SỐ QUỸ ĐẠO CỦA VỆ TINH NHÂN TẠO QUA ẢNH CHỤP Ngành: Khoa học liệu ứng dụng Mã số: 8904648 Người hướng dẫn : TS Nguyễn Tấn Trung LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu hướng dẫn Thầy giáo TS Nguyễn Tấn Trung Các số liệu, kết nêu luận văn hoàn toàn học viên tự thu thập chưa công bố cơng trình khác Bình Định, ngày 24 tháng 08 năm 2022 Dương Tuấn Anh LỜI CẢM ƠN Chân thành tri ân: TS Nguyễn Tấn Trung Giảng viên cao cấp Trường Đại học Quốc Tế Hồng Bàng Người thầy đáng kính, dày cơng hướng dẫn giúp đỡ học viên hoàn thành luận văn Đồng thời em xin chân thành cám ơn Thầy Cô giáo khoa Tốn & Thống Kê, khoa Cơng Nghệ Thơng Tin trường Đại Học Quy Nhơn, người tận tình dạy cho em suốt trình học tập trường Xin gửi lời cảm ơn đến người bạn thân bạn bè tạo điều kiện giúp đỡ động viên suốt trình thực luận văn Em xin chân thành tri ân! Học viên Dương Tuấn Anh MỤC LỤC Chương Nghiên cứu tổng quan 1.1 Vệ tinh nhân tạo 1.2 Các thông số quỹ đạo vệ tinh nhân tạo 1.3 Thuật toán xác định quỹ đạo vật thể 1.4 Phương pháp quan sát vệ tinh 15 1.5 Chụp ảnh vệ tinh kính quang học 16 Chương Xây dựng quy trình thu thập liệu 19 2.1 Quy trình thu thập liệu 19 2.1.1 Các yêu cầu ảnh chụp vệ tinh: 20 2.1.2 Tính tốn vị trí vệ tinh 23 2.2 Xây dựng phần mềm thu thập liệu 26 2.2.1 Tính tốn danh sách vệ tinh theo yêu cầu đầu vào 29 2.2.2 Lên kế hoạch chụp ảnh cho nhiều vệ tinh 30 2.2.3 Điều khiển toàn tiến trình chụp ảnh vệ tinh 31 2.2.4 Dữ liệu thu thập 32 Chương Tính tốn thơng số quỹ đạo vệ tinh 35 3.1 Xây dựng thuật toán máy học xác định tọa độ thiên văn từ ảnh chụp 35 3.1.1 Thuật toán xác định ảnh chụp 36 3.1.2 Thuật toán xác định vệt kéo vệ tinh ảnh chụp 38 3.1.3 Thuật toán máy học gán nhãn ảnh chụp 40 3.1.4 Gán nhãn tay ảnh chụp 47 3.1.5 Tính toán tọa độ thiên văn vệt kéo vệ tinh 50 3.2 Xác định quỹ đạo vệ tinh 51 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT TLE : Định dạng phần tử hai dòng ASCOM : Chuẩn giao tiếp với kính thiên văn ECI : Hệ quy chiếu quán tính tâm Trái đất CCD : Cảm biến chụp ảnh DSLR : Máy ảnh phản xạ ống kính đơn kỹ thuật số SGP4 : Mơ hình nhiễu loạn đơn giản hóa NORAD : Số danh mục vệ tinh NASA : Cơ quan hàng không & vũ trụ Mỹ FoV : Trường nhìn, tính độ DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Bộ thông số quỹ đạo vệ tinh Bảng 2.1 Các tính thư viện The OrbitTools 24 Bảng 2.2 Định dạng liệu dòng chứa tham số vệ tinh 26 Bảng 3.1 Bảng trích xuất đặc trưng từ ảnh 45 Bảng 3.3 Bảng lưu thông tin ảnh dán nhãn 50 Bảng 3.4 Bảng tọa độ thiên văn vệ tinh 52 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Ảnh mơ vệ tinh bay quanh Trái đất Hình 1.2 Quỹ đạo Kepler Hình 1.3 Ba lần quan sát vệ tinh Hình 1.4 Ánh sáng mặt trời phản xạ qua vệ tinh xuống Trái đất 15 Hình 1.5 Chụp ảnh kính trường rộng gắn lên kính lớn 17 Hình 1.6 Chụp máy ảnh chân đế kính thiên văn 17 Hình 1.7 Chụp kính trường rộng đài thiên văn 18 Hình 2.1 Các quy ước sử dụng để chụp ảnh vệ tinh 20 Hình 2.2 Vật cản xuất ảnh chụp độ cao thấp 21 Hình 2.3 Vệt vệ tinh tràn qua rìa ảnh phơi sáng dài 21 Hình 2.4 Vệt vệ tinh đạt u cầu khơng tràn qua rìa ảnh 22 Hình 2.5 Ảnh chụp khơng chứa vệt vệ tinh 22 Hình 2.6 Ảnh có nhiều mây có đủ vệt vệ tinh 23 Hình 2.7 Phần mềm chụp ảnh v1.0 - tháng 04/2021 27 Hình 2.8 Phần mềm chụp ảnh v2.1 – tháng 05/2022 28 Hình 2.9 Thơng số đầu vào dùng để tính tốn vị trí vệ tinh 29 Hình 2.10 Danh sách xuất vệ tinh 29 Hình 2.11 Cấu trúc thơng tin lần vệ tinh xuất 30 Hình 2.12 Hàng đợi để chụp ảnh liên tục nhiều vệ tinh 31 Hình 2.13 Dữ liệu ảnh thu thập 33 Hình 2.14 Nội dung log file cho vệ tinh 33 Hình 2.15 ảnh chụp liên tiếp vệ tinh 34 Hình 2.16 Vệ tinh KORONAS-33504 ngày 26/07/2022 lúc 18:58 34 Hình 3.1 Số lượng phát ảnh 36 Hình 3.2 Trích xuất tọa độ từ ảnh chụp 37 Hình 3.3 Các bước xác định đường thẳng ảnh 38 Hình 3.4 Ảnh chụp vị trí liên tiếp vệ tinh 40 Hình 3.5 Cách xác định số lượng phân bố 41 Hình 3.6 Góc phân bố 42 Hình 3.7 Kiến trúc mạng nơ-ron 43 Hình 3.8 Biểu đồ độ xác mát 47 Hình 3.9 Phần mềm sử dụng để dán nhãn 49 Hình 3.10 Ba lần xuất vệ tinh SERT-04327 51 Hình 3.11 Mạng lưới quan sát vệ tinh 55 43 chính, xác suất xuất sở liệu cao, sáng gọi dẫn đường Việc tìm kiếm ảnh xếp theo độ sáng thực thư viện Photutils chuyên dùng cho lĩnh vực trắc quang (photometry) Từ hai đặc trưng trên, dựa vào để tạo mảng tham số chứa thơng tin phân bố góc ngơi Dữ liệu mảng [𝑛 , 𝑛 , 𝑛 … , 𝛼 , 𝛼 , 𝛼 … ] Sau xây dựng mạng nơ-ron với cấu trúc hình sau: Hình 3.7 Kiến trúc mạng nơ-ron Số lượng lớp cần huấn luyện tương ứng với số lượng phát ảnh, để mơ hình học đặc trưng Và trình học cần đến số lượng lớn ảnh dán nhãn việc dán nhãn tiến hành liệu ảnh chụp Các ảnh phải chụp cho xuất nhiều ảnh q trình độ xác học máy tốt Ngồi số lượng ảnh khác mô tạo thông tin từ tệp sở liệu, ảnh khớp với cấu hình chụp ảnh kích thước ảnh, trường nhìn Cộng thêm biến đổi cho thực tế 44 xoay ảnh góc nhỏ giống việc đặt thiết bị chụp ảnh bị xoay Chi tiết trình dán nhãn đề cập phần 3.1.4 bên Đầu mơ hình định danh hay đơn giản xác định tọa độ (trong hệ tọa độ xích đạo) lưu sở liệu, tọa độ khơng đổi nên hồn tồn xác định ngơi Việc triển khai code thực theo trình tự sau: - Xác định ảnh thư viện OpenCV - Trích xuất đặc trưng từ ảnh bao gồm góc phân bố - Xây dựng huấn luyện mơ hình máy học TensorFlow - Suy luận thực ảnh Một số đoạn code trích xuất đặc trưng bao gồm góc phân bố ngơi sau: #Tính tốn góc điểm so với phương ngang def cal_angle(point, center_point) -> float: ang_deg = math.degrees(math.atan2(point[1] - center_point[1], point[0] - center_point[0])) if ang_deg < 0: return 360 + ang_deg else: return ang_deg #Xác định phân bố def count_star_in_annulus(src, xc, yc, radius1, radius2, star): result = [] for i in range(len(stars)): x,y=stars[i][0],stars[i][1] d = cdist([[x, y]],[[xc, yc]])[0][0] if d < radius2 and d > radius1: result.append([x, y]) i=0 count_stars = len(result) filterd_stars = [] while i