Lava caves could be useful as outposts for the human exploration of the Moon. Lava caves or lava tubes are formed when the external surface of the lava flows cools more quickly to make a hardened crust over subsurface lava flows. The lava flow eventually ceases and drains out of the tube, leaving an empty space. The frail part of the ceiling of lava tube could collapse to expose the entrance to the lava tubes which is called a pit crater. Several pit craters with the diameter of around 100 meters have been found by analyzing the data of SELENE and LRO lunar missions. It is hard to use these pit craters for outposts since these are too large in scale. In this study, small scale pit craters which are fit for outposts have been investigated using the NAC image data of LROC. Several topographic patterns which are believed to be lunar caves have been found and the similar pit craters of the Earth were compared and analyzed to identify caves. For this analysis, the image data of satellites and aerial photographs are collected and classified to construct a database. Several pit craters analogous to lunar pit craters were derived and a morphological pit crater model was generated using the 3D printer based on this database.
Caves can serve as major outposts for future human exploration of the Moon and Mars. In addition, caves can protect people and electronic equipment from external hazards such as cosmic ray radiation and meteorites impacts and serve as a shelter. Numerous pit craters have been discovered on the Moon and Mars and are potential entrances to caves; the principal topographic features of pit craters are their visible internal floors and pits with vertical walls. We have devised two topographical models for investigating the relationship between the topographical characteristics and the inner void of pit craters. One of our models is a concave floor void model and the other is a convex floor tube model. For each model, optical photographs have been obtained under conditions similar to those in which optical photographs have been acquired for craters on the Moon and Mars. Brightness profiles were analyzed for determining the profile patterns of the void pit craters. The profile patterns were compared to the brightness profiles of Martian pit craters, because no good-quality images of lunar pit craters were available. In future studies, the model profile patterns will be compared to those of lunar pit craters, and the proposed method will likely become useful for finding lunar caves and consequently for planning lunar bases for manned lunar expeditions.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.6
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pp.859-865
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2018
A construction of infrastructures and base station on the moon could be undertaken by linking with the regions where construction materials and energy could be supplied on site. It is necessary to detect craters on the lunar surface and gather their topological information in advance, which forms permanent shaded regions (PSR) in which rich ice deposits might be available. In this study, an effective method for automatic detection of lunar craters on the moon surface is taken into consideration by employing a latest version of deep-learning algorithm. A training of a deep-learning algorithm is performed by involving the still images of 90000 taken from the LRO orbiter on operation by NASA and the label data involving position and size of partly craters shown in each image. the Faster RCNN algorithm, which is a latest version of deep-learning algorithms, is applied for a deep-learning training. The trained deep-learning code was used for automatic detection of craters which had not been trained. As results, it is shown that a lot of erroneous information for crater's positions and sizes labelled by NASA has been automatically revised and many other craters not labelled has been detected. Therefore, it could be possible to automatically produce regional maps of crater density and topological information on the moon which could be changed through time and should be highly valuable in engineering consideration for lunar construction.
The lunar surface progressively darkens and reddens as a result of sputtering from solar wind particles and bombardment of micrometeoroids. The extent of exposure to these space weathering agents is frequently calculated as the location in a diagram of reflectance at 750 nm vs. 950 nm/750 nm color (R-C). Sim & Kim (2018) examined the R-C trends of pixels within ~3,500 craters, and revealed that the length (L) and skewness (s) of R-C trends can be employed as a secondary age or maturity indicator. We broaden this research to general lunar surface areas (3,400 tiles of 0.25° × 0.25° size) in 218 mare basalt units, whose ages have been derived from the size-frequency distribution analysis by Hiesinger et al. (2011). We discover that L and s rise with age until ~3.2 Gyr and reduce rather rapidly afterward, while the optical maturity, OMAT, reduces monotonically with time. We show that in some situations, when not only OMAT but also L and s are incorporated in the estimation utilizing 750 & 950 nm photometry, the age estimation becomes considerably more reliable. We also observed that OMAT and the lunar cratering chronology function (cumulative number of craters larger than a certain diameter as a function of time) have a relatively linear relationship.
The lunar surface progressively darkens and reddens as a result of sputtering from solar wind particles and bombardment of micrometeoroids. The extent of exposure to these space weathering agents is frequently calculated as the location in a diagram of reflectance at 750 nm vs. 950 nm/750 nm color (R-C). Sim & Kim (2018) examined the R-C trends of pixels within ~3,500 craters, and revealed that the length (L) and skewness (s) of R-C trends can be employed as a secondary age or maturity indicator. We broaden this research to general lunar surface areas (3,400 tiles of 0.25° × 0.25° size) in 218 mare basalt units, whose ages have been derived from the size-frequency distribution analysis by Hiesinger et al. (2011). We discover that L and s rise with age until ~3.2 Gyr and reduce rather rapidly afterward, while the optical maturity, OMAT, reduces monotonically with time. We show that in some situations, when not only OMAT but also L and s are incorporated in the estimation utilizing 750 & 950 nm photometry, the age estimation becomes considerably more reliable. We also observed that OMAT and the lunar cratering chronology function (cumulative number of craters larger than a certain diameter as a function of time) have a relatively linear relationship.
Space weathering agents such as micrometeoroids and solar wind particles continuously age the uppermost regolith of the lunar surface by comminuting as well as darkening and reddening. Among several maturity indices, we investigate median grain size () and optical maturity (OMAT) of the crater rim walls. Crater rim wall is the most immature place among the impact crater features because the vertical mixing process by mass-movement can enhance the gardening of regolith and the supply of immature materials in the deeper layer to the surface. More than 140 simple and complex craters were considered. Both and OMAT values of the inner rim wall initially increase as the crater size increases until ~10-20 km, then decrease. This transition crater size happens to correspond to the transition diameter from simple to complex craters. For larger craters, i.e., complex craters, it is clear that the inner rim wall of the craters formed in recent eras tend to remain fresh and become mature along with time. For the simple crater case, smaller craters are more mature, which is opposite to the case of complex craters. This is thought to be because smaller craters become flattened more quickly, thus have smaller vertical mixing in the regolith due to mass-movement. We will also discuss on the maturity indices of the crater rim walls at high latitudes as a function of the position angle to see the latitude dependence of the space weathering process.
Moon mineralogy mapper ($M^3$)'s work proved that the moon is not completely dry but has some hydroxyl/water. $M^{3{\prime}}s$ data confirmed that the amount of hydroxyl on the lunar surface is inversely related to the measured signal brightness, suggesting the lunar surface is sensitive to temperature by solar insolation. We tested the effect of solar insolation on the local distribution of hydroxyl by using $M^3$ data, and we found that most craters had more hydroxyl in shade areas than in sunlit areas. This means that the local distribution of hydroxyl is absolutely influenced by the amount of sunshine. We investigated the factors affecting differences in hydroxyl; we found that the higher the latitude, the larger the difference during daytime. We also measured the pyroxene content and found that pyroxene affects the amount of hydroxyl, but it does not affect the difference in hydroxyl between sunlit and shaded areas. Therefore, we confirmed that solar insolation plays a significant role in the local distribution of hydroxyl, regardless of surface composition.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.1
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pp.26-34
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2019
In this paper, a coarse lunar soil model is developed using discrete element method and its computed physical properties are compared with those of the actual lunar soil for its validation. The surface of the actual moon consists of numerous craters and rocks of various sizes, and it is covered with fine dry soil which seriously affects the landing stability of the lunar lander. Therefore, in consideration of the environment of the lunar regolith, the lunar soil is realized using discrete element method. To validate the coarse model of lunar soil, the simulations of the indentation test and the direct shear test are performed to check the physical properties(indentation depth, cohesion stress, internal friction angle). To examine the performance of the proposed model, the drop simulation of finite element model of single-leg landing gear is performed on proposed soil models with different particle diameters. The impact load delivered to the strut of the lander is compared to test results.
Seo, Haingja;Kim, Dongyoung;Park, Sang-Min;Choi, Myungjin
Journal of Space Technology and Applications
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v.1
no.1
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pp.49-63
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2021
The exploration of the solar system is carried out through various payloads, and accordingly, many research results are emerging. We tried to apply deep-learning as a method of studying the bodies of solar system. Unlike Earth observation satellite data, the data of solar system differ greatly from celestial bodies to probes and to payloads of each probe. Therefore, it may be difficult to apply it to various data with the deep-learning model, but we expect that it will be able to reduce human errors or compensate for missing parts. We have implemented a model that detects craters on the lunar surface. A model was created using the Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) image and the provided shapefile as input values, and applied to the lunar surface image. Although the result was not satisfactory, it will be applied to the image of the permanently shadow regions of the Moon, which is finally acquired by ShadowCam through image pre-processing and model modification. In addition, by attempting to apply it to Ceres and Mercury, which have similar the lunar surface, it is intended to suggest that deep-learning is another method for the study of the solar system.
Cave on the Moon is considered as the most appropriate place for human to live during the frontier lunar exploration. While the lava flows, the outer crust gets cooled and solidified. Then, the empty space is remained inside after lava flow stops. Such empty space is called the lava caves. Those lava tubes on the Earth are formed mostly by volcanic activity. However, the lava tubes on satellite like Moon and planet like Mars without volcanic activity are mostly formed by the lava flow inside of the crater made by large meteorite impact. Some part of lava tube with collapsed ceiling appears as the entrance of the cave. Such area looks like a deep crater so called a pit crater. Four large pit craters with diameter of > 60 m and depth of > 40 m are found without difficulty from Kaguya and LRO mission image archives. However, those are too deep to use as easily accessible human frontier base. Therefore, now we are going to identify some smaller lunar caves with accessible entrances using LRO camera images of 0.5 m/pixel resolution. Earth's lava caves and their entrances are well photographed by surface and aerial camera in immense volume. Thus, if the image data are sorted and archived well, those images can be used in comparison with the less distinct lunar cave and entrance images due to its smaller size. Then, we can identify the regions on the Moon where there exist caves with accessible entrances. The database will be also useful in modeling geomorphology for lunar and Martian caves for future artificial intelligence investigation of the caves in any size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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