Quasi-specular reflection from particulate media

Specular reflection is known to play an important role in many fields of scattering applications, e.g., in remote sensing, computer graphics, optimization of visual appearance of industrial products. Usually it can be assumed that the object has a solid surface and that the properties of the surface will dictate the behavior of the specular component. In this study I will show that media consisting of wavelength-sized particles can also have a quasi-specular reflection in cases where there is ordered structure in the media. I will also show that the quasi-specular reflection in particulate media is more than just a surface effect, and planar particle arrangement below the very surface can give arise to quasi-specular reflection. This study shows that the quasi-specular reflection may contribute in some cases in the backscattering direction, together with coherent backscattering and shadow-hiding effects

Specular gloss simulations of media with small-scale roughness

Peer reviewe

Cubature orientation-averaging scheme

Proceeding volume: 2010Peer reviewe

Asteroidien ja komeettojen polarisaation tilastollinen mallinnus

The polarization of asteroids and comets, and especially the various models for polarization observations, are studied. The goal of this study is to compare existing models for polarization and their properties. Based on the results presented here a particular model and estimation technique can be found suitable for a certain types of polarization observations and research frames. With the polarization particularly the linear polarization ratio is referred here. The Sun radiates light or more generally electromagnetic radiation - in the framework of this study to an asteroid or to a comet - in where all the linear polarization planes are equally represented, i.e. non-polarized light. Depending on its surface structure the target might scatter the different polarization planes of the radiation with different intensities making the scattered radiation polarized. The ratio between the difference and the sum of the perpendicular and parallel polarized components is called the linear polarization ratio. The linear polarization ratio can tell the researcher something about the target properties, e.g. about the surface material composition, packing density and roughness. Some models have been developed for the linear polarization ratio, and the models can be fitted to the observations as a function of the phase angle. These models are fully empirical and are not based on actual physical modeling of the polarization event. The estimated models are, however, useful when comparing polarization properties between different targets with often quite sparse and limited observational data. The nonlinear regression analysis and also Bayesian nonlinear regression analysis are used in the model estimation. With the Bayesian method the a priori information about the behavior of the polarization curve can be utilized, making the estimation robust also in cases where the number of observations is small or the data is insufficient in other ways. The polarization is also studied as a function of the wavelength of light when the interest is in the effect of the wavelength on the polarization properties. Modeling these effects reliably requires a delicate selection of the proper model and the estimation technique. The possibilities of the multiple response and the hierarchical Bayesian regression analysis in modeling are studied. Suitable models for analyzing the polarization observations are presented and compared in the thesis, and some results concerning the wavelength effect in polarization are studied.Työssä tutkitaan asteroidien ja komeettojen polarisaatiota ja eteenkin polarisaatiohavainnoille sovitettavia malleja. Työn tarkoituksena on vertailla olemassa olevia polarisaatiomalleja ja niiden ominaisuuksia. Vertailun perusteella voidaan suositella jotain tiettyä mallia sekä sovitustekniikkaa erityyppisille polarisaatiohavaintoaineistoille ja tutkimusasetelmille. Polarisaatiolla tarkoitetaan tässä nimenomaan lineaarista polarisaatiosuhdetta. Aurinko lähettää kohteeseen, tässä työssä joko asteroidiin tai komeettaan, valoa tai yleisemmin sähkömagneettista säteilyä jossa kaikki lineaariset polarisaatiotasot ovat tasaisesti edustettuna, ns. polarisoitumatonta valoa. Kohteen pinta voi kuitenkin sirottaa eri polarisaatiotasoissa olevaa säteilyä eri voimakkuuksilla, jolloin sironnut säteily on polarisoitunutta. Sironneen säteilyn vaaka- ja pystypolarisoitujen komponenttien erotuksen ja summan suhdetta kutsutaan lineaariseksi polarisaatiosuhteeksi. Polarisaatiosuhde voi paljastaa tutkijalle jotain kohteen pinnan ominaisuuksista, kuten pinnan materiaalikoostumuksesta, pakkaustiheydestä ja karheudesta. Lineaariselle polarisaatiosuhteelle on kehitetty joitain malleja joita voidaan sovittaa vaihekulman funktiona havaitulle polarisaatiolle. Nämä mallit ovat perustaltaan kokeellisia eivätkä perustu varsinaisen fysiikan mallintamiseen polarisaatiotapahtumassa. Mallien sovitteet ovat kuitenkin hyödyllisiä kun halutaan verrata eri kohteiden polarisaatio-ominaisuuksia usein varsin harvan ja rajoittuneen havaintoaineiston pohjalta. Mallien sovituksessa käytetään epälineaarista regressioanalyysia sekä bayesilaista epälineaarista regressiota. Bayesin menetelmässä voidaan hyödyntää etukäteistietoa polarisaatiokäyrän käyttäytymisestä jotta sovituksesta saataisiin vakaa myös tapauksissa joissa havaintojen lukumäärä on pieni tai aineisto on muuten puutteellinen. Polarisaatiota tarkastellaan työssä myös valon aallonpituuden funktiona jolloin kiinnostuksen kohteena on aallonpituuden vaikutus polarisaation ominaisuuksiin. Näiden vaikutusten mallintaminen luotettavalla tavalla vaatii mallin ja sovitusmenetelmän huolellista valintaa. Tässä yhteydessä käsitellään mahdollisuutta käyttää usean vasteen regressioanalyysia sekä hierarkkista bayesilaista regressioanalyysia mallin sovituksessa. Työssä esitellään ja vertaillaan malleja ja sovitusmenetelmiä polarisaatiohavaintojen tutkimiseen sekä johdetaan joitain tuloksia aallonpituuden vaikutuksesta polarisaatioon

Partikkelien muodon mallintaminen niiden 2D-satunnaisprojektioista

Tutkielman tarkoituksena on muodostaa geometrinen muotomalli boorikarbidipartikkeleille (B4C), estimoida mallin parametrit partikkeleista otetuista kuvista, ja verrata mallin tuottamaa lineaarista polarisaatiota B4C-partikkelien mikrogravitaatiossa mitattuun polarisaatioon. B4C on yksi ranskalaisen PROGRA2-tutkimusryhmän mikrogravitaatiossa tutkimista partikkelityypeistä. Ryhmällä on käytössään polarisaation mittaukseen sopiva laitteisto parabolisiin lentoihin käytetyllä lentokoneella. Parabolisilla lennoilla koneen sisälle saadaan luotua lähes painottomat olosuhteet, jonka aikana polarisaatiomittaukset tehdään. Painovoima vaikuttaa partikkelien orientaatioon ja pakkaantumiseen, ja sitä kautta myös polarisaatioon. Tähtitieteessä mikrogravitaatiokohteita löytyy esimerkiksi tähtienvälisestä pölystä ja komeettojen pyrstöistä. Pienten partikkelien muotoa voidaan mallintaa muun muassa säännöllisillä muodoilla, vaikkapa ellipsoideilla tai sylintereillä, tai satunnaisesti deformoiduilla palloilla, kuten Gaussin palloilla. B4C-partikkelien muotomalliksi sopii kuitenkin paremmin satunnainen monitahokas. Tutkielmassa esitellään eräs sopiva malliproseduuri satunnaismonitahokkaiden luomiseen. Mallissa on kaksi parametria, jotka estimoidaan partikkeleista otetusta kuvamateriaalista. Kuvamateriaalissa näkyy partikkelien 2D-satunnaisprojektioita. Kukin partikkeli on kuvattu vain yhdestä suunnasta, joten kuvista on mahdoton johtaa suoraan partikkelien kolmiulotteista muotoa. Kun partikkelien oletetaan kuitenkin noudattavan samaa muotomallia, voidaan kolmiulotteista muotoa estimoida tilastollisessa mielessä. Mallin realisaatioista voidaan myös ottaa satunnaisprojektioita, ja mitata samoja suureita kuin oikeista partikkeleista. Nämä suureet ovat satunnaismuuttujia, mutta muuttujien analyyttisen jakauman johtaminen on hyvin vaikea tehtävä. Näin ollen mallin estimointiin ei voida käyttää suurimman uskottavuuden menetelmää. Malliproseduurin avulla saadaan kuitenkin simuloitua havaintoja tästä tuntemattomasta jakaumasta. Näistä havainnoista muodostettu ydinestimaatti estimoi tuntematonta jakaumaa tietyllä parametrivektorin arvolla. Simuloidussa suurimman uskottavuuden menetelmässä uskottavuuspäättely tehdään näiden estimaattien pohjalta. Tutkielmassa saadaan näin estimoitua parametrien arvot B4C-partikkelien muotomallille. Säteenseurantakoodia käyttäen saadaan satunnaismonitahokasmallin partikkelien tuottama lineaarinen polarisaatio laskettua. Polarisaatioon vaikuttaa kuitenkin partikkelien muodon ja koon lisäksi niiden kompleksinen refraktioindeksi, mutta B4C-partikkeleiden refraktioindeksiä ei vielä tunneta. Tutkielmassa muodostetaan estimaatti tälle refraktioindeksille vertaamalla mallin ja aitojen partikkelien polarisaatiokäyrien eroja refraktioindeksin reaali- ja imaginaariosien funktiona pienimmän neliösumman mielessä. Valonsirontatutkimuksessa halutaan usein arvioida sirottavan aineen ominaisuuksia sen valonsironnan perusteella. Kun ominaisuuksiin vaikuttaa kappaleen muoto, koko ja aineen refraktioindeksi, on inversion onnistumisen kannalta erittäin tärkeää, että kappaleen muotomalli on realistinen ja hyvin estimoitu. Tutkielmassa esiteltyä simuloidun uskottavuuden menetelmää voidaan käyttää erilaisten muotomallien estimointiin. Lisäksi menetelmää voidaan käyttää myös muissa estimointiongelmissa sovellusalasta riippumatta

Luonnontuotteet elintarvikealalla

Suomessa kasvavia lukuisia luonnonmarjoja, -yrttejä, -sieniä ja muita luonnonaineksia käytetään elintarvikealalla alle mahdollisen käyttöasteen. Luonnontuotteita jalostavat yritykset ovat pääosin hyvin pieniä. Suomessa kasvavien luonnonkasvien käyttöastetta olisi varaa nostaa huomattavasti. Samanaikaisesti luonnonkasveista jalostettavaa tuotevalikoimaa olisi mahdollista laajentaa merkittävästi. Kehittämisen painopisteiksi nousevat yhteistyön lisääminen toimijoiden kesken, jalostusasteen nostaminen tuotekehityksen ja markkinatutkimuksen kautta sekä vienninedistämistoimet

Editorial: Asteroid modeling: Processing and combining diverse datasets

Non peer reviewe

Asteroid Spectral Taxonomy Using Neural Networks

Aims. We explore the performance of neural networks in automatically classifying asteroids into their taxonomic spectral classes. We particularly focus on what the methodology could offer the ESA Gaia mission.Methods. We constructed an asteroid dataset that can be limited to simulating Gaia samples. The samples were fed into a custom-designed neural network that learns how to predict the samples' spectral classes and produces the success rate of the predictions. The performance of the neural network is also evaluated using three real preliminary Gaia asteroid spectra.Results. The overall results show that the neural network can identify taxonomic classes of asteroids in a robust manner. The success in classification is evaluated for spectra from the nominal 0.45-2.45 mu m wavelength range used in the Bus-DeMeo taxonomy, and from a limited range of 0.45-1.05 mu m following the joint wavelength range of Gaia observations and the Bus-DeMeo taxonomic system.Conclusions. The obtained results indicate that using neural networks to execute automated classification is an appealing solution for maintaining asteroid taxonomies, especially as the size of the available datasets grows larger with missions like Gaia.Peer reviewe

Taxonomy of Asteroids From the Legacy Survey of Space and Time Using Neural Networks

The Legacy Survey of Space and Time (LSST) is one of the ongoing or future surveys, together with the Gaia and Euclid missions, which will produce a wealth of spectrophotometric observations of asteroids. This article shows how deep learning techniques with neural networks can be used to classify the upcoming observations, particularly from LSST, into the Bus-DeMeo taxonomic system. We report here a success ratio in classification up to 90.1% with a reduced set of Bus-DeMeo types for simulated observations using the LSST photometric filters. The scope of this work is to introduce tools to link future observations into existing Bus-DeMeo taxonomy.Peer reviewe

Modelling light scattering by absorbing smooth and slightly rough facetted particles

A method for approximating light scattering properties of strongly absorbing facetted particles which are large compared to the wavelength is presented. It consists in adding the approximated external diffraction and reflection far fields and is demonstrated for a smooth hexagonal prism. This computationally fast method is extended towards prisms with slightly rough surfaces by introducing a surface scaling factor in order to account for edge effects on subfacets forming the rough surface. These effects become more pronounced with decreasing subfacet dimension to wavelength ratio. Azimuthally resolved light scattering patterns, phase functions and degree of linear polarisation obtained by this method and by the Discrete Dipole Approximation are compared for hexagonal prisms with smooth and slightly rough surfaces, respectively.Peer reviewedSubmitted Versio