Lightcurve inversion for asteroid spins and shapes

Knowledge of the physical properties of asteroids is crucial in many branches of solar-system research. Knowledge of the spin states and shapes is needed, e.g., for accurate orbit determination and to study the history and evolution of the asteroids. In my thesis, I present new methods for using photometric lightcurves of asteroids in the determination of their spin states and shapes. The convex inversion method makes use of a general polyhedron shape model and provides us at best with an unambiguous spin solution and a convex shape solution that reproduces the main features of the original shape. Deriving information about the non-convex shape features is, in principle, also possible, but usually requires a priori information about the object. Alternatively, a distribution of non-convex solutions, describing the scale of the non-convexities, is also possible to be obtained. Due to insufficient number of absolute observations and inaccurately defined asteroid phase curves, the $c/b$-ratio, i.e., the flatness of the shape model is often somewhat ill-defined. However, especially in the case of elongated objects, the flatness seems to be quite well constrained, even in the case when only relative lightcurves are available. The results prove that it is, contrary to the earlier misbelief, possible to derive shape information from the lightcurve data if a sufficiently wide range of observing geometries is covered by the observations. Along with the more accurate shape models, also the rotational states, i.e., spin vectors and rotation periods, are defined with improved accuracy. The shape solutions obtained so far reveal a population of irregular objects whose most descriptive shape characteristics, however, can be expressed with only a few parameters. Preliminary statistical analyses for the shapes suggests that there are correlations between shape and other physical properties, such as the size, rotation period and taxonomic type of the asteroids. More shape data of, especially, the smallest and largest asteroids, as well as the fast and slow rotators is called for in order to be able to study the statistics more thoroughly.Olemme osoittaneet että, vastoin aiempaa käsitystä, asteroidien kirkkausvaihtelun avulla on mahdollista saada kappaleiden muodosta enemmän tietoa kuin vain ylimalkaiset mittasuhteet. Kehittämämme konveksin muotomallin avulla saadaan esille merkittävimmät muodon epäsäännöllisyydet ja jopa vihjeitä suurten kraattereiden ja muiden painaumien esiintymisestä. Myös pyörähdystila, eli pyörähdysakseli ja -nopeus, saadaan paremman muotomallin myötä ratkaistua tarkemmin. Havaintoaineisto muodostuu ns. valokäyristä, eli perättäisistä asteroidin kirkkaushavainnoista, joista näkyy kappaleen pyörimisestä johtuva kirkkauden vaihtelu. Asteroidien fysikaalisten ominaisuuksien, kuten pyörähdystilan ja muodon, tunteminen on sekä mielenkiintoista että tärkeää. Yksittäisen asteroidin muoto tulee tuntea, jotta saadaan määrättyä tarkkaan sen rata; erityisesti niiden kappaleiden tapauksessa, joiden rata sivuaa Maan rataa, meitä kiinnostavat tarkat törmäystodennäköisyydet. Suunniteltaessa luotainlentoja asteroideille, on kohteen muoto ja pyörähdystila hyödyllistä tuntea, jotta voidaan valmistella lähestyminen mahdollisimman pitkälle etukäteen. Käytännön hyödyn lisäksi asteroidien fysikaalisten ominaisuuksien tunteminen on oiva työkalu, kun etsimme tietoa aurinkokuntamme synnystä ja kehityksestä. Tähän tarvitaan yksittäisen kappaleen ominaisuuksien lisäksi tilastollista tulkintaa. Alustavat tilastolliset tutkimukset osoittavat, että ominaisuudet ovat jossain määrin riippuvaisia toisistaan ja antavat aiheen perinpohjaisempaan analyysiin, kun muoto- ja pyörähdystila-aineistoa on riittävän suurelle määrälle kohteita. Tulevaisuuden tehokkaat taivaankartoitusohjelmat tulevat tuottamaan runsaasti havaintoaineistoa asteroideille, mahdollistaen muotojen ja pyörähdystilojen määrittämisen arviolta tuhansille kappaleille. Tilastollisen tutkimuksen tulokset paljastavat, miten kappaleiden ominaisuudet ovat riippuvaisia toisistaan ja antavat viitteitä siitä, mitkä mekanismit ovat muokanneet (tai yhä muokkaavat) asteroidien fysikaalisia ominaisuuksia

Vapaavalintainen opintokokonaisuus ammattikorkeakoulu Centriaan : Varhaiskasvatuksen asiantuntijuuden kehittäminen pedagogisessa kontekstissa

Tämän kehittämishankkeen tarkoituksena oli tuottaa Keski-Pohjanmaalla toimivan Centria ammattikorkeakoulun hyvinvoinnin ja kulttuurin yksikköön vapaavalintainen opintokokonaisuus, joka palvelee varhaiskasvatukseen suuntautuvien opiskelijoiden opintojen syventämistä. Pyrkimyksenä oli suunnitella sosiokonstruktivistista lähestymistapaa toteuttava kokonaisuus. Vapaavalintainen opintokokonaisuus suunniteltiin kahden opintopisteen laajuiseksi sisältäen kontaktiopetuksena annettavan tietoperustan sekä työelämässä toteutettavan sovellusosuuden. Työelämäsovelluksessa käytetään pedagogisina työkaluina joko kontekstianalyysia tai PDCA- mallia. Opintokokonaisuuden lopussa toteutettava seminaari kokoaa sovellustiedon ja antaa laaja-alaista tietoa ajankohtaisista työelämän kehittämistarpeista

Added-value interfaces to asteroid photometric and spectroscopic data in the Gaia database

Abstract We present two added-value interfaces (AVIs) for analyzing photometric and spectroscopic data observed by the Gaia satellite. The Gaia Added-Value Interface for Temporal Analysis (GAVITEA) is used to calculate an estimate for the spin state and shape of an asteroid from its photometric data, and the Gaia Added-Value Interface for Spectral Classification (GAVISC) provides tools to define the taxonomic type and surface absorption coefficient based on spectroscopic asteroid data. Computations are mainly carried out using well-known methods of asteroid data analysis but the AVIs also offer the possibility to test novel methods that are specifically developed for analyzing temporally sparse photometric data, typical for Gaia.Peer reviewe

The spatial leave-pair-out cross-validation method for reliable AUC estimation of spatial classifiers

Machine learning based classification methods are widely used in geoscience applications, including mineral prospectivity mapping. Typical characteristics of the data, such as small number of positive instances, imbalanced class distributions and lack of verified negative instances make ROC analysis and cross-validation natural choices for classifier evaluation. However, recent literature has identified two sources of bias, that can affect reliability of area under ROC curve estimation via cross-validation on spatial data. The pooling procedure performed by methods such as leave-one-out can introduce a substantial negative bias to results. At the same time, spatial dependencies leading to spatial autocorrelation can result in overoptimistic results, if not corrected for. In this work, we introduce the spatial leave-pair-out cross-validation method, that corrects for both of these biases simultaneously. The methodology is used to benchmark a number of classification methods on mineral prospectivity mapping data from the Central Lapland greenstone belt. The evaluation highlights the dangers of obtaining misleading results on spatial data and demonstrates how these problems can be avoided. Further, the results show the advantages of simple linear models for this classification task.</p

Turvemaiden digitaalinen kartoitus ja turvepeltolohkojen tunnistaminen

Maatalouden turvemaiden ilmasto- ja vesistöpäästöjen vähentäminen edellyttää turvepeltolohkojen tunnistamista, mutta maaperätieto ei ole ollut riittävän tarkkaa tähän tarkoitukseen. Raportissa esitellyn työn tavoitteena oli tuottaa tarkennettua paikkatietoa turvemaiden esiintymisestä ja paksuudesta turvepeltolohkojen tunnistamiseksi. Uusi paikkatietoaineisto turvemaiden esiintymisestä ja paksuudesta luotiin hyödyntämällä koneoppimismallinnusta. Mallinnus tehtiin Random Forest -menetelmällä. Turpeen esiintymistä selittäviksi aineistoiksi valmisteltiin 117 kpl koko maan kattavia satelliitti- ja lentoalustoilta mitattuja kaukokartoitusaineistoja ja geologista paikkatietoaineistoa. Koneoppimismallin opettamista ja testausta varten koottiin 3,5 miljoonaa maaperähavaintoa, josta 70 % käytettiin mallin opetukseen ja 30 % mallin riippumattomaan testaukseen. Mallinnuksessa ennustettiin turvepaksuusluokkien ≥ 10 cm, ≥ 30 cm, ≥ 40 cm ja > 60 cm esiintymistä 50 m × 50 m rasteriresoluutiossa ja ennusteet tuotettiin maankäyttömuodosta riippumatta kaikille maa-alueille. Malliennusteiden tarkkuus oli korkea. Turvepaksuusluokat pystyttiin erottelemaan muista maalajeista ja turvepaksuusluokista 89–96 % tarkkuudella. Tarkkuudet olivat korkeimmillaan ohuissa turvepaksuusluokissa ja hieman heikompia paksuissa luokissa. Maatalousmailla vähintään 30 cm paksun turvemaan alaksi arvoitiin 273 000 ha, mikä on noin 11 % maatalousmaa-alasta. Tästä pinta-alasta 73 % turvekerros oli > 60 cm. Saamamme arvio maatalousmaiden turvemaiden (≥ 30 cm) pinta-alasta on 8 600 ha suurempi kuin mitä mittakaavaltaan 1:200 000 maaperäkartasta voidaan arvioida. Peltolohkokohtainen tarkastelu osoitti, että turve-ennusteet mahdollistavat turvealan ja -paksuuden arvioimisen yksittäisillä peltolohkoilla. Esimerkiksi turvepeltolohkot, joilla on vähintään 50 % alastaan ≥30 cm paksu turvekerros, tunnistettiin yli 90 % tarkkuudella. Uusi paikkatietoaineisto Turpeen paksuus 1.0/2023 tarkentaa aikaisempaa tietoa turvemaiden esiintymisestä ja paksuudesta koko maassa. Aineiston luokittelutarkkuus ja alueellinen erottelukyky ovat olemassa olevia maaperäkartta-aineistoja parempia ja sen avulla tunnistetaan aikaisemmin kartoittamattomia turvemaita. Yleistarkkuusmetriikat raportoidaan jokaiselle luokittelulle erikseen ja epävarmuuksien hajautuminen on esitetty Random Forest -puiden yksimielisyyden avulla rasterisolukohtaisesti. Uudet turve-ennusteet tuovat uusia mahdollisuuksia maaperään ja maankäyttöön liittyvien toimintojen suunnittelun, ohjaukseen ja vaikutusten arviointiin, sekä tutkimukseen

Kolmiulotteisen muodon mallinnuksesta

Luonnossa esiintyvät kolmiulotteiset muodot ovat epäsäännöllisiä. Muotojen teoreettiseen mallintamiseen voidaan käyttää tilastollisia menetelmiä, joissa pyritään mahdollisimman vähäiseen vapaiden parametrien lukumäärään. Asteroidien ja perunan mukuloiden kolmiulotteisten muotojen samankaltaisuus on tiedostettu tähtitieteessä ja kasvipatologiassa jo toistakymmentä vuotta. Tässä työssä laajennetaan asteroidien muodon mallinnukseen kehitettyjä menetelmiä perunoiden muotojen mallinnukseen. Vastavuoroisesti havaitaan, että uusi perunan muotomalli edesauttaa asteroidien muotojen mallinnusta. Perunan mukulan muoto on tärkeä geneettisesti määräytyvä lajikkeen ominaisuus, johon vaikuttavat myös ympäristötekijät. Tässä tutkimuksessa määrätään kahden perunalajikkeen (Van Gogh ja Yukon Gold) pääsääntöinen muoto ellipsoidimallin avulla. Yksityiskohtaisemmat piirteet kuvataan palloharmonisten funktioiden sarjakehitelmän avulla. Tämän jälkeen menetelmää sovelletaan neljän muun lajikkeen mukuloiden muodon määritykseen (Bellona, Lady Rosetta, Pito ja Sabina). Tilastollisen muotomallin sovellus perunan mukuloihin osoittaa, että ellipsoidi kuvaa pääsääntöistä muotoa hyvin suurella suhteellisella tarkkuudella ja että palloharmoninen osa on alustavasti tilastollisessa mielessä samankaltainen kaikilla lajikkeilla. Uusi perunan mukulan tilastollinen muotomalli voi osoittautua hyödylliseksi muotoerojen luokittelussa, muotoeroihin vaikuttavien geneettisten ja ympäristötekijöiden vaikutusten kvantifioinnissa sekä konenäköön perustuvissa sovelluksissa

Biogeochemical anomaly response of circumboreal shrubs and juniper to the Juomasuo hydrothermal Au-Co deposit in northern Finland

Abstract Tree tissue chemistry has proven successful in guiding advanced exploration in the early stages of mineral exploration projects in Arctic and subarctic regions. In this paper, the biogeochemical response of three circumboreal shrubs, crowberry (Empetrum nigrum L.), Labrador tea (Ledum palustre) and bilberry (Vaccinium myrtillus L.), and one conifer, common juniper (Juniperus communis L.), to the underlying hydrothermal Juomasuo Au-Co deposit was assessed in southeast Finnish Lapland. A variety of contrasting spatial multi-elemental anomaly patterns were found for the elements Au and Co, along with Fe, Th, U and rare earth elements, such as Ce, La and Nd, in different plant tissue types over the subcropping lodes and also deep (blind) mineralizations down to a depth of 200 m in two seasonally varying campaigns: in late summer (August) 2013 and early summer (June) 2014. Besides these elements verified by lithogeochemistry, Ag, Bi, Mo, Se, Te, W and Ni exhibited anomalous spatial patterns over the mineralization. Based on the Mann-Whitney-Wilcoxon test, the Au concentrations in twigs/stems of crowberry, bilberry, Labrador tea and common juniper over the mineralization were found to be higher than the background, but the evergreen species gave the most consistent response to the mineralization. This also applied to U, W and Mo, as well as Nd and several other rare earth elements. Using unsupervised clustering with self-organizing maps and k-means, the location of the underlying mineralized zones could be determined with high overall accuracy (70–90%). This indicates that the biogeochemical anomaly patterns over the Juomasuo sulphidic lodes are strong, and the deposit would have been detected from the biogeochemical data even without prior knowledge gained from a diamond drilling campaign. The sampled vascular species are widely distributed over the pan-Arctic and circumboreal terrains, thus demonstrating their considerable significance to mineral exploration for hydrothermal Au ores at northern latitudes

Physical and Dynamical Characterization of Near-Earth Objects by the NEON Program

In order to accrue knowledge on the physical and dynamical properties of near-Earth objects (NEOs), the recently established Nordic Near-Earth-Object Network (NEON) carries out a long-term photometric and astrometric NEO observing program at the 2.56-m Nordic Optical Telescope on La Palma (http://www.astro.helsinki.fi/~psr/NEO/not_obs.html). The spin vector, shape, and surface properties of an individual NEO are estimated from photometric observations at varying observation and illumination geometries. Improved orbits---including potential collision orbits with the Earth---can be derived from sky-plane positions available from the dedicated astrometry or the photometric observations. We have developed novel algorithms for statistical inversion of an object's shape from lightcurves and/or sparsely distributed photometric observations. The algorithms allow the computation of shapes starting from a single observed lightcurve and yield a complete error analysis of the spins and shapes obtained. Note that when only small numbers of observations are available the spectrum of potential spins and shapes is wide. As to the astrometric component of the program, we concentrate on potentially hazardous NEOs in need of a few additional observations to secure their recovery in the subsequent apparition. As one goal of the astrometric component, we aim at obtaining R-band photometry for each observed object. In the long run, this will provide us information of the true NEO absolute magnitude and size distributions greatly improving the impact risk estimation. As of 2004 Sept. 1, NEON has made photometric observations of seven NEOs: (1917) Cuyo, (2061) Anza, 2001 US16, (68950) 2002 GF15, 2003 RX7, 2004 LJ1, and 2004 HW. Making use of the new observations, we show up-to-date models for the spins and shapes of these objects. NEON has made astrometric observations of more than 30 NEOs in urgent need of additional positions---these observations have culminated in the recovery of 1998 VN (MPEC 2004-M30)

Spins and Shapes of Potentially Hazardous Asteroids

Asteroids whose orbits lie close to that of the Earth (called near-Earth objects) are a threat to our planet. Though none of the known asteroids are currently on a collision course with the Earth, there is a class called potentially hazardous asteroids (PHA's) whose orbits may in a few tens of years be perturbed to make a collision possible. In such case, we should have thorough knowledge of the physical properties of these objects because, unlike most other natural disasters, such a hazard is in principle avoidable. Thus in the fall of 2003, a group of asteroid and comet researchers from the Nordic countries have set started an observing program called Nordic NEON (Nordic Near-Earth Object Network). Both photometric and astrometric observations of PHA's have been carried out since April 2004. Photometry is used for determining the spin state and shape of PHA's and astrometry for computing more accurate orbits. In this DPS meeting we will concentrate on the photometric part of the program. We use methods developed in the University of Helsinki for analysing both kinds of data. Spin state and convex shape solution are obtained using the convex inversion method described in [1] and information of the nonconvex shape features are obtained with the spherical harmonics method (Muinonen and Torppa, in preparation). For initial period estimation only a few nights of observations is usually enough, while pole and shape determination requires more abundant data. Previously observed photometric data exists for about 35 PHA's, but only an approximate period is known for most of these. Properties of well over 500 PHA's are totally unknown. So far we have obtained period estimates for 4 new PHA's, and improved spin and shape solution for 3 targets. A number of foundations and universities from all the participating countries have taken part in funding this project