《Journal of Space Safety Engineering》：Asteroid and space debris detection collision prediction, and orbit visualization using deep learning and NASA APIs
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本研究结合CNN与NASA实时数据，构建了监测近地天体及太空碎片的智能系统，实现实时检测、分类（92.4%准确率）、碰撞预测及可视化，并通过交互式网页提供公众及研究者透明化数据与报告。
普拉迪普·帕伊塔内（Pradip Paithane）
副教授，信息技术工程，VPKBIET，巴拉马蒂（Baramati），浦那（Pune），413133，印度
摘要
近年来，小行星和太空碎片带来的日益增长的威胁引发了人们对地球安全及未来太空任务的重大担忧。本研究提出的方法结合了机器学习、深度学习以及来自NASA应用程序编程接口（API）的实时数据，用于检测、分类和可视化危险太空物体。该系统旨在监测小行星数据，根据最小接近距离等特定参数预测可能的碰撞，并以可视化方式展示它们绕地球运行的轨道路径，以便更好地进行分析和提高人们的意识。采用卷积神经网络（CNN）模型根据其特征对小行星和太空碎片进行分类。数据直接从NASA的近地天体网络服务（NeoWs）API获取，确保数据的真实性和实时更新。该项目的亮点之一是创建了一个交互式网页平台，用户可以通过该平台以表格形式监控来袭物体、查看碰撞预测结果、探索轨道可视化效果，甚至通过集成联系和关于信息页面与团队联系。轨道可视化通过绘制地球和根据威胁等级变化的小行星轨迹动态生成。此外，系统还会生成PDF报告，用于记录每个事件以供文档保存或进一步分析。所有组件——包括前端用户界面、后端处理和机器学习模型——都是通过所提出的模型设计和实现的，确保项目的完整功能性和协作性。CNN模型的验证准确率达到92.4%，碰撞预测逻辑能够基于最小接近阈值成功识别出实时危险物体。轨道图提供了清晰的空间理解，而基于网页的仪表板则确保了所有用户的透明性和实时监控。此举旨在通过提高太空威胁检测的透明度、可访问性和智能化水平，为全球行星防御工作做出贡献。所提出的方法在实时集成、可视化表示和自动化预测系统方面具有独特性，为未来的太空监测和风险管理创新奠定了基础。
引言
近地天体（NEOs）和太空碎片数量的增加引发了全球关注，因为它们可能对地球构成威胁。如果小行星、流星体或人造碎片进入地球大气层或与卫星和航天器相撞，可能会造成毁灭性破坏。小行星、流星体和人造碎片对太空中的运行系统构成重大风险，尤其是那些靠近地球运行的系统。因此，区分卫星和航天器至关重要。卫星被设计为在固定或动态维持的轨道上运行，执行通信、导航、成像或环境监测等任务。它们缺乏长距离旅行的推进系统，而是优化了轨道稳定性、能源效率和持续数据传输能力。相比之下，航天器则具备深空移动能力，配备了高能推进系统、姿态控制系统和轨迹修正系统，使其能够离开地球轨道前往其他天体。这些结构和功能上的差异意味着卫星面临高密度的轨道碎片风险，而航天器在星际旅行期间则面临任务关键的导航风险。了解这种区别有助于评估每种系统所需的不同技术漏洞和保护措施。太阳系中的这些小天体是行星形成早期的遗留物。关于早期行星体聚集过程中发生的许多信息仍然存在于这些天体中[1]。为了发现这些小天体的内在物理特性，必须研究其大小、密度与动力学和分类类别之间的关联。已有287个小型天体（彗星、小行星和海王星外天体）的质量和体积通过文献进行了估算。我们讨论了用于估算这些值的方法的准确性和偏差，并严格挑选出最佳估算结果。为了评估这些天体内的宏观多孔性（即空洞数量），随后计算了它们的体积密度并与陨石密度进行了比较。由于小行星轨道的指数级发散和高程度的混沌运动（小的李雅普诺夫时间尺度），是否值得进行大量计算机模拟来追踪众多粒子的轨道轨迹成为一个问题，因为轨道积分的准确性无法保证[2]。对于最混乱的小行星，采用更粗粒度的识别策略可能更为合适，因为撞击概率高度依赖于所选方法的统计特性。针对最有希望的候选对象，这种方法可以释放计算机资源，以提供更准确的撞击概率[3]。认识到这一点后，我们的团队开发了一个集成项目，该项目利用先进的机器学习和深度学习模型以及NASA公开可用的数据集来检测、分类和预测潜在的小行星碰撞，并可视化它们的轨道[4]。迫切需要一个智能的自动化系统，能够实时监控太空物体、分类威胁并预测它们的碰撞概率。传统系统往往受到手动更新或缺乏实时警报的限制[5]。我们的目标是提供一个基于网络的集中式系统，通过机器学习驱动的预测和可视化洞察力来增强太空态势感知。
- 1. 使用CNN和ML模型检测和分类小行星和太空碎片。
- 2. 利用NASA API获取的实时数据预测潜在碰撞。
- 3. 通过轨迹模拟可视化小行星路径和地球轨道。
- 4. 通过网页界面向用户和研究人员提供整个系统的访问权限。
该项目架构的设计使得各个组件能够无缝通信和协作：
- 1. 数据收集：使用NASA NEO API密钥获取关于小行星的实时数据，包括其大小、速度和距离地球的距离。
- 2. 分类模型：训练卷积神经网络（CNN）根据大小、距离和轨道模式将太空物体分类为“潜在危险”或“安全”等类别。
- 3. 碰撞预测：利用基于最小长度/距离阈值的逻辑分析哪些物体构成风险。
- 4. 轨道可视化：使用Python的Turtle Graphics和Matplotlib创建模拟的地球轨道，根据数据动态标记小行星位置。
- 5. 网页界面：使用TypeScript和ReactJS构建的动态网站以表格形式展示所有数据，包括联系和关于页面，允许任何人探索系统。同时自动生成可下载的PDF报告[6]。
随着卫星发射、太空任务和近地天体警报的不断增加，一个自动化和实时的监控系统变得至关重要。我们的项目不仅能够检测和预测风险，还能通过用户友好的界面向公众提供信息，促进开放研究[7]。
部分摘录
文献综述
对近地天体（NEOs）如小行星和太空碎片的日益关注促使人们开发了多种智能系统来进行监测和风险预测[12]。近年来，该领域的研究重点是将机器学习（ML）和深度学习（DL）技术应用于提高分类、轨道分析和潜在碰撞预测的准确性[10]。我们的项目在此基础上，结合了经过验证的技术和新的方法
方法论
所提出的系统旨在利用机器学习模型、NASA的实时数据以及交互式可视化技术来检测、分类和可视化小行星和太空碎片。我们的解决方案整合了多个模块——每个模块负责系统的核心功能——从而创建了一个端到端的平台，用于小行星监测和风险管理。整个系统作为一个团队项目开发，分为以下主要组成部分（表1）：
NASA API的集成
实现首先从集成NASA NeoWs（近地天体网络服务）API开始，该API提供关于接近地球的小行星的实时数据。通过安全的基于API密钥的访问方式，系统获取小行星名称、估计直径、相对速度、最小接近距离等关键信息。API数据定期请求并解析为结构化格式，以便进行分析和预测。这些实时数据构成了
结论
本研究提出了一个基于机器学习的近地小行星监测框架，该框架集成了基于图像的物体分类、来自NASA近地天体网络服务（NeoWs）API的实时数据获取、基于阈值的碰撞风险筛查以及二维轨道可视化。该框架旨在支持太空安全意识及初步风险评估，而不是高保真度的物理轨迹预测或全面的碰撞动力学分析
作者贡献声明
普拉迪普·帕伊塔内（Pradip Paithane）：撰写原始草稿、软件开发、方法论设计及概念构思。
