[論文レビュー] Correcting the Astrometry of DASCH scanned plates

M. Servillat, E. Los+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 23, 2011

Astronomical Observations and Instrumentation参考文献 1被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、DASCHスキャン画像のアストロメトリック補正パイプラインを3段階で提示する。最初にastrometry.netを用いて初期のプレート整合を、次にWCSTools imwcsで精錬し、最後にSCAMPで6次多項式歪み補正を実施する。この手法により、プレートアストロメトリック補正の成功率が95%に達し、恒星の等級が17までの光度測定が可能になる対象数が2.85倍に増加し、等級8〜17の対象における中央RMS誤差は0.13"にまで低下する。

ABSTRACT

We describe the process implemented in the DASCH pipeline which applies a reliable astrometric correction to each scanned plate. Our first blind astrometric fit resolves the pointing, scale and orientation of the plate in the sky using astrometry. net code. Then we iteratively improve this solution with WCSTools imwcs. Finally, we apply a 6th order polynomial fit with SCAMP to correct the image for distortions. During a test on 140 plates, this process has allowed us to successfully correct 79% of the plates. With further refinements of the process we now reach a 95% success rate after reprocessing all our scanned plates (~11 000 in Nov. 2010). We could extract a lightcurve for 2.85 times more objects than with the previous Pipeline, down to magnitude 17. The resulting median RMS error is 0.13" for objects with mag. 8 to 17.

研究の動機と目的

• 歴史的フォトグラフィックプレートのアストロメトリック歪みを補正することで、長期間にわたる光度曲線抽出を可能にすること。
• 望遠鏡の光学系、プレートスケーリング、方位誤差によって引き起こされる初期プレートアストロメトリック精度の制限を克服すること。
• DASCHデータベースにおける対象検出およびクロス識別を向上させ、1秒以下という高精度な位置決めを達成すること。
• 100年以上にわたる観測において、信頼性の高いソースマッチングを確保することで、対象と誤検出の混同を低減すること。

提案手法

• バイナリ化され、閾値が高い画像上の源検出をSExtractorで行い、そのパターンマッチングを用いてastrometry.netにより初期アストロメトリック解を取得する。
• 初期解を、恒星の自己運動を補正したTycho 2カタログ源を用いてWCSTools imwcsで反復的に精錬し、精度を10–20"まで向上させる。
• 各プレートに対して低閾値のSExtractor検出を実施し、最も明るい10,000個の源を、フィルタリングされたUCAC3基準カタログ（8–16等、2MASSにマッチング済み）と照合する。
• SCAMPが光学的歪みを6次多項式フィットで補正し、その解をFITSヘッダに格納して後続処理に利用可能にする。
• 検出閾値とカタログフィルタリングを調整することで、過露出や不均一に発達したプレートなどに特化したマッチレート向上を図り、反復的にパイプラインを精錬する。
• 最終的なパイプラインは11,000枚以上のスキャンプレート全体に再処理され、アストロメトリック補正の成功率が95%に達した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 事前指向情報がなくとも、歴史的フォトグラフィックプレートに対してブラインドで信頼性の高いアストロメトリック解を導出できるか？
• RQ2 スキャン画像の位置誤差を最小限に抑えるために、astrometry.net、WCSTools、SCAMPのアストロメトリックツールの最適な順序は何か？
• RQ3 1世紀を超える時間ベースラインにおいて、UCAC3のような高精度基準カタログを組み込むことで、アストロメトリック精度はどの程度向上するか？
• RQ4 SCAMPが解に収束できない要因は何か。また、それらの要因をパイプライン内でどのように緩和できるか？
• RQ5 向上したアストロメトリック精度により、DASCHデータベースにおける検出可能かつ光度測定可能な対象数はどの程度増加するか？

主な発見

• パイプラインは、初期の140枚のテストで79%であった成功率から、11,000枚を超えるスキャンプレート全体にわたる精錬を経て95%まで向上した。
• 等級8〜17の対象における中央RMS位置誤差は0.13"であり、長期間にわたる光度曲線解析に適した1秒以下という高精度であることが示された。
• 光度測定抽出は、従来のパイプラインと比較して2.85倍の対象をカバーしており、検出限界が等級17まで拡張された。
• SCAMP補正が15%のプレートで失敗したのは、主にスケーリング誤差を含む初期アストロメトリック解が不十分だったため、基準星のマッチングが不足していたためである。
• 検出パrameterとカタログフィルタリングの精錬により、過露出や空域の雲アーチファクトを持つような問題のあるプレートのマッチレートが顕著に向上した。
• 歪みマップから、ヴィgniティングや発達の不均一性に起因する系誤差が明らかになり、検出および照合段階でのパrameter調整によってそれらが緩和された。