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近年来，开展火星的深空探测活动，已成为人类航天活动的重要方向。在此，小编精选了近几年中发表在 中的相关热点文章，内容涵盖火星探测器、火星地貌以及火星图像分析等方向。

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1. Direct Instantaneous Frequency Rate Estimation to Improve the Carrier Estimation Performance in Mars Entry, Descent, and Landing Flight

改善火星探测器进入、下降和着陆飞行载波估计性能的直接瞬时频率变化率估计

Hao et al., 2018

DOI: 10.3390/rs10081259

本文重点研究了进入、下降和着陆 (Entry, Descent, And Landing, EDL) 火星的飞行中载波估计性能的改进方式。载波重构可用于轨迹推导和火星大气层剖面反演，因其有助于确定航天器的飞行状态，解调下行信息，成为任务运行的关键信息。目前的方法是基于二维最大能量搜索算法的最大似然估计，该方法计算搜索空间中所有频率单元和频率单元组合的网格能量。虽然该方法具有良好的抗干扰性能，但由于短相干积累条件，频率估计精度受到限制。对此，本文提出了一种基于三次相位函数 (Cubic Phase Function, CPF) 的瞬时频率跟踪方法，该方法可直接用于估计频率小区上的瞬时频率变化率，然后进行频率小区间的频率估计。通过对已发布的火星app实验室 EDL飞行轨迹的仿真，表明该算法对于特技飞行的估计性能有很大的改善，该方法的操作步骤如下图所示。

图为本研究提出方法的主要操作步骤

2. PlaNet: A Neural Network for Detecting Transverse Aeolian Ridges on Mars

PlaNet：一种用于探测火星横向风成脊的神经网络方法

Nagle-McNaughton et al., 2020

DOI: 10.3390/rs12213607

横向风成脊 (Transverse Aeolian Ridges, TARs) 是火星表面较为少见的地貌形态，其区域很小，连续性差而呈分散状，使得人工绘图面临巨大的挑战。研究人员曾多次尝试对火星表面进行自动分类，但并对于识别TARs收效甚微。对此，本文提出了一个现成的神经网络RetinaNet的简单适应方法，该网络被设计用来识别50米范围内的横向风成脊的存在。研究表明经过训练后，该网络识别横向风成脊的精度达到92.9%。该模型对应用在其它表面特征 (如波纹和多边形地形) 时也具有良好的发展前景。训练结果的可信度见下图。

图为横向风成脊存在的网络可信度

3. Liquid Water Detection under the South Polar Layered Deposits of Mars—A Probabilistic Inversion Approach

火星南极层状沉积物下的液态水探测——一种概率反演方法

Lauro et al., 2019

DOI: 10.3390/rs11202445

在遥远的过去，液态水存在于火星表面，如今其中一部分以永久冻土的形式存在于地下，而来自火星内部熔融的热量可能导致它在地下深处融化。火星地下和电离层探测先进雷达 (MARSIS) 已经对火星地下进行了超过15年的探测，以寻找埋在深处的水的证据。从天线采集到的回波强度来看，雷达探测液态水可以说是一个逆电磁散射问题。原则上，电磁问题可以被模拟为一个通过由空气、冰和基底材料组成的三层介质传播的普通平面波，其最终目标是确定基底材料的介电常数。然而，在实践中，有两个基本问题使得表观简单模型的反演过程相当具有挑战性：(i) 在反演过程中无法使用回波强度的绝对值；(ii) 反演基底介电常数时研究方法不确定性高。本文通过假设冰电磁特性的先验信息，采用反演概率的方法来解决这些问题，主要讨论了影响火星南极冠以下地面介电常数估计的各个方面，并介绍了探测地面液态水的方法。

图为火星南极地形图

4. DoMars16k: A Diverse Dataset for Weakly Supervised Geomorphologic Analysis on Mars

DoMars16k：火星弱监督地貌分析的多样性数据集

Wilhelm et.al., 2020

DOI: 10.3390/rs12233981

绘制行星表面具有重大app价值，因其是许多行星天体地质、地貌和地理研究的基础，但实现这一复杂任务具有挑战性。对此，本研究提出了一种以机器学习为基础，自动执行特定类型的行星映射，地貌映射的方法。同时，本文引入了一个名为DoMars16k的新数据集，其中包含16150个火星表面常见的15种不同地形的样本。在分析方法上首先应用卷积神经网络建立火星勘测轨道飞行器背景相机图像和数据集地形之间的关系，接着应用滑动窗口方法结合马尔可夫随机场平滑以弱监督方式创建映射，最后实现对火星2020着陆点Jezero陨石坑和ExoMars着陆点Oxia Planum进行了自动地貌分析。

图为DoMars16k数据集图像中心纬度和经度分布图

5. UAV Imaging of a Martian Brine Analogue Environment in a Fluvio-Aeolian Setting

Fluvio-Aeolian环境中的火星海盐水模拟环境的无人机成像

Bhardwaj et al., 2019

DOI: 10.3390/rs11182104

近年来，由于遥感平台、传感器和计算效率的进步，通过遥感和陆地模拟来了解地外环境和地貌的研究取得了进展。地球上最大的盐水高原乌尤尼盐沼 (玻利维亚高原) 的季节性盐水在其局部的水动力学和风化层体积输送淡水-盐水混合带的风化层体积运输研究还不够充分。最近，该区域的盐水被预测为火星盐水的一个新的模拟地点。在2017年8月下旬的寒冷和干旱季节，研究人员在乌尤尼盐沼的两个地点部署了无人机 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)，以执行详细的地形测绘和地貌测量，生成了高分辨率的摄影测量数字高程模型，用于观察和量化盐水及其环境内的短期地形变化，其时域调制解调器的配准率相当高，由此得到了有关地形动力学的精确推断。研究人员观测到的盐水底面高程变化平均速率为1.02 mm/天，局部有侵蚀和沉积现象，此外，还观察到邻近地貌和盐裂缝的短期变化。本文表明在目前环绕火星运行的遥感器的分辨率范围内，试图通过盐水转移表层土体积的方法实现可能性非常低，因此很难解决由火星上的这种流动所产生的地形起伏和地形扰动。

图为火星盐水环境图形概要

6. Distribution and Morphologies of Transverse Aeolian Ridges in ExoMars 2020 Rover Landing Site

ExoMars探测器2020罗孚登陆站横向风成脊的分布和形态

Bhardwaj et al., 2020

DOI: 10.3390/rs11080912

学界普遍认为，风成过程在火星的景观演变中起着重要作用。火星上的风成地貌，如波纹、横向风成脊 (Transverse Aeolian Ridges, TARs) 和沙丘，以及风成沉积物通量的测量，对进一步了解风况、尘埃循环、地貌演化和地质明升手机意义重大。这些风沙地貌通常由疏松的沙子和急剧起伏的地形构成，因此会对火星探测器的机动性构成威胁。Oxia平原是最近选定的ExoMars 2020探测器着陆点，本研究提供了关于Oxia平原横向风成脊的分布、形态和形态测量的最新资料。利用57亚米高分辨率成像app实验 (High Resolution Imaging Science Experiment, HiRISE) 场景，对所有着陆轨道内连续延伸的横向风成脊进行网格化映射。本文还提供了着陆轨道内所有类型的横向风成脊的形态学描述，研究人员应用HiRISE数字地形模型 (Digital Terrain Models, DTMs) 以及图像来获得在Oxia平原的TARs的形态测量信息。本研究结果有助于规划探测器穿梭的安全通道，有利于支撑未来的风沙研究，尤其在提高对横向风沙脊的理解方面具有重要作用。

图为横向风成脊图形摘要

期刊简介

(ISSN 2072-4292, IF 4.509) 是一个国际型开放获取期刊。其期刊范围涵盖遥感app所有领域，从传感器的设计、验证和校准，到遥感在地球app、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用。 采取单盲同行评审，一审周期约为19天，文章从接收到发表仅需2.9天。