分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2019-07-30 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 经过十余年的不断建设和发展,中国虚拟天文台(China-VO)已成为支撑天文学观测、研究、教学的重要技术和资源平台。随着多信使天文学和时域天文学时代的到来,虚拟天文台也需要升级自身的核心能力,以给天文工作者提供更精准的服务和技术支撑。为此,中国虚拟天文台团队结合天文学的发展方向和信息技术发展趋势梳理了一份核心技术需求清单,并以问卷的形式针对领域内专家和用户开展了调研。通过对调研结果的统计和分析,中国虚拟天文台明确了未来一段时期的主要努力方向和目标,计划采用平台化的开发模式,并开放第三方开发接口,以吸引更多感兴趣的开发者基于虚拟天文台资源做出实用的工具,更好地实现资源与技术向服务的快速转换。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2018-11-01 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 全天相机拍摄的全天空地基云图能够实时反应当地的云量信息,而云量是天文选 址时需要首先考虑的因素之一。在云量检测工作前对全天空地基云图根据图像质量,应用背景等因素进行自动化分类,实现鲁棒性高、适应性强的自动化分类算法,将减少图像分类 程中的人工成本,为天文选址提供重要帮助。本文实现了一种基于卷积神经网络分类模型的全天空地基云图自动化分类方法,采用雪龙号科考船搭载的全天相机数据进行了分类模型训练,并使用中科院云南天文台丽江观测站全天相机数据进行了验证,均取得了较好的分类效果,并证明该方法具有良好的可迁移性。