本研究利用机器学习对人造空间碎片的光曲线进行分类，采用多种分类器（如k-NN、随机森林等），实现了90.7%的分类准确率，提升了特征识别效果。

本文介绍了一种利用追踪卫星图像处理和卷积神经网络的新方法，用于检测欧洲空间局的环境卫星上的结构标记，以实现安全去轨。该方法具有自主去除空间碎片的潜力，支持积极的空间可持续性战略。通过实施更稳健和自主的系统，可以提高清除碎片操作的安全性和效率。