[論文レビュー] Automated Coronal Hole Detection using He I 1083 nm Spectroheliograms and Photospheric Magnetograms

C. J. Henney, J. W. Harvey|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2007

Solar and Space Plasma Dynamics被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、キット・ピーク真空望遠鏡のHe I 1083 nm分光ヘルモグラムおよび光球磁場マップを用いて、太陽コロナホールを自動検出するアルゴリズムを提示する。形態的画像処理、しきい値処理、一極性分析を組み合わせることで、11年間にわたり手書きマップと97％の一致を達成し、太陽活動予測のための公開可能な合成マップの作成を可能にする。

ABSTRACT

A method for automated coronal hole detection using He I 1083 nm spectroheliograms and photospheric magnetograms is presented here. The unique line formation of the helium line allows for the detection of regions associated with solar coronal holes with minimal line-of-sight obscuration across the observed solar disk. The automated detection algorithm utilizes morphological image analysis, thresholding and smoothing to estimate the location, boundaries, polarity and flux of candidate coronal hole regions. The algorithm utilizes thresholds based on mean values determined from over 10 years of the Kitt Peak Vacuum Telescope daily hand-drawn coronal hole images. A comparison between the automatically created and hand-drawn images for a 11-year period beginning in 1992 is outlined. In addition, the creation of synoptic maps using the daily automated coronal hole images is also discussed.

研究の動機と目的

• 地上ベースのHe I 1083 nm分光ヘルモグラムおよび光球磁場マップを用いて、コロナホールを自動検出する手法を開発すること。
• コロナホールマップの手作業による描画プロセスを置き換える、再現可能でアルゴリズムに基づくアプローチを確立すること。
• 1974年から2003年までの期間、手書きマップと同等の日次および合成コロナホールマップを生成すること。
• 2003年にKPVTの運用が終了した後も、将来的にSOLIS-VSMデータを用いてコロナホールの継続的モニタリングを可能にする。
• コロナホールの持続性と時間的変化を反映した、公開可能な合成マップの作成を目的とする。

提案手法

• アルゴリズムは、閉じる（Close）および開く（Open）操作を含む形態的画像解析を用い、He I 1083 nm画像内の候補コロナホール領域を接続および精錬する。
• 10年以上にわたる手書きコロナホールデータから導出された平均等価幅値に基づく空間的しきい値処理を適用する。
• 光球磁場マップを用いて、候補領域の割合の一極性を計算し、極性反転を示す領域をフィルタリングする。
• 1992年から2003年の間の11,241個の手書きコロナホールを対象とした統計解析から、一極性のしきい値を導出する。
• 一極性しきい値未満の領域は除外され、残りの領域は極性符号と一時的ステータス（境界付近のケースのための小数値）でラベル付けされる。
• 最終出力画像は空間的に平滑化され、日次およびカーリングトン回転ごとの合成マップに統合され、検出頻度を反映する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 He I 1083 nmおよび磁場マップデータを用いて、自動アルゴリズムが専門家による手書きマップと同等の精度でコロナホールを検出できるか。
• RQ2 強度のみに依存する手法と比較して、磁場の一極性を組み込むことで検出の信頼性はどの程度向上するか。
• RQ3 自動マップが、EIT 19.5 nm画像などの独立したコロナ観測とどの程度一致するか。
• RQ4 アルゴリズムは、1974年から1992年までの歴史的KPVTデータおよび将来的なSOLIS-VSMデータに適用可能か。
• RQ5 得られた合成マップは、コロナホールの時間的変化と持続性をどの程度適切に反映しているか。

主な発見

• 11年間にわたり、-50°から90°の緯度帯で、自動検出アルゴリズムが作成したコロナホールマップの面積は、手書きマップと比べて約3％小さくなった。
• 高緯度帯（-90°から-50°）における差異は、平均画像におけるデータカバーの不完全さに起因し、アルゴリズムの失敗によるものではなかった。
• 2003年7月14日のテストケースでは、自動マップが手書きマップよりもEIT 19.5 nmコロナ画像とより良好に一致した。
• アルゴリズムは、一極性しきい値に基づき、正しい極性と一時的ステータスを有するコロナホール領域を正しく同定およびラベル付けした。
• カーリングトン回転ごとの検出頻度を反映した合成マップが作成され、そのうち1つのサブ領域が図5に示された。
• 本手法により、KPVTおよび将来的なSOLIS-VSMデータを統合した、連続的かつ公開可能なコロナホール記録の作成が可能になった。