[論文レビュー] The effect of the high-pass filter data reduction technique on the Herschel PACS Photometer PSF and noise

P. Popesso, B. Magnelli+37 more|arXiv (Cornell University)|Nov 18, 2012

Calibration and Measurement Techniques被引用数 14

ひとこと要約

この論文は、ヘーシェル・パックス光度計のポイントスプレッド関数（PSF）およびノイズに及ぼすハイパスフィルターデータ低減手法の影響を補正する。中央値ベースのフィルタリングは、適切なマスキングがなければ顕著なフラックス損失を引き起こす。本研究では、さまざまな源のフラックスレベルおよびマスキング戦略に対応したフラックス損失の補正係数を提供し、フィルタ幅、ピクセルサイズ、pixfracを変数とするノイズモデルを導出。主な発見として、グローバルノイズはフィルタ幅にほぼ完全に支配されていることである。

ABSTRACT

We investigate the effect of the "high-pass filter" data reduction technique on the Herschel PACS PSF and noise of the PACS maps at the 70, 100 and 160 um bands and in medium and fast scan speeds. This branch of the PACS Photometer pipeline is the most used for cosmological observations and for point-source observations.The calibration of the flux loss due to the median removal applied by the PACS pipeline (high-pass filter) is done via dedicated simulations obtained by "polluting" real PACS timelines with fake sources at different flux levels. The effect of the data reduction parameter settings on the final map noise is done by using selected observations of blank fields with high data redundancy. We show that the running median removal can cause significant flux losses at any flux level. We analyse the advantages and disadvantages of several masking strategies and suggest that a mask based on putting circular patches on prior positions is the best solution to reduce the amount of flux loss. We provide a calibration of the point-source flux loss for several masking strategies in a large range of data reduction parameters, and as a function of the source flux. We also show that, for stacking analysis, the impact of the high-pass filtering effect is to reduce significantly the clustering effect. The analysis of the global noise and noise components of the PACS maps shows that the dominant parameter in determining the final noise is the high-pass filter width. We also provide simple fitting functions to build the error map from the coverage map and to estimate the cross-correlation correction factor in a representative portion of the data reduction parameter space.

研究の動機と目的

• 70、100、160 μmバンドにおけるヘーシェルPACSマップにおけるハイパスフィルターデータ低減手法が引き起こすフラックス損失を定量化すること。
• ハイパスフィルタリング中のフラックス損失を最小限に抑えるためのさまざまなマスキング戦略の有効性を評価すること。
• データ低減パラメータの関数として、特にクロス相関ノイズとピクセルノイズの寄与を含めたPACSマップのノイズ特性を補正すること。
• ハイパスフィルタ＋ナイーブプロジェクションパイプラインにおける誤差マップおよびクロス相関補正係数を推定する信頼性の高い手法を開発すること。
• さまざまなスキャン速度および機器モードに適用可能なノイズおよび誤差推定のフィッティング関数を提供すること。

提案手法

• フラックスレベルを変化させた人工源を含ませたシミュレートされたPACSタイムラインを用い、中央値ベースのハイパスフィルタリングに起因するフラックス損失を測定。
• 高いデータ再現性を持つブラックフィールド観測データを用い、ハイパスフィルタ幅、出力ピクセルサイズ、pixfracがノイズ成分に与える影響を分離・特定。
• 事前に既知の源位置に円形パッチを配置するマスキング戦略をテストし、他の手法と比較してフラックス損失を最小化するかを評価。
• 3次多項式関数を用いた統計的フィッティングにより、ノイズ成分および補正係数がデータ低減パラメータに依存する関係をモデル化。並列モードデータを主モードのパrameter空間に統合するためのスケーリングテクニックを導入。
• ブートストラップ法および交差検証を用いた妥当性評価を行い、マップ領域間の分布分散から誤差推定値を導出。
• 最終的な補正はHIPE環境に統合され、誤差マップおよびノイズ補正係数推定のためのphotCoverage2Noiseタスクとして実装された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハイパスフィルターデータ低減手法は、70、100、160 μmにおけるPACSのPSFの形状およびフラックス含量にどのように影響を与えるか？
• RQ2 ランニング中央値除去に起因するフラックス損失の大きさは何か？また、源のフラックスおよびマスキング戦略に応じてどのように変化するか？
• RQ3 動的レンジ全域にわたりフラックスに依存しない性能を維持しつつ、フラックス損失を最小限に抑えるマスキング戦略は何か？
• RQ4 ハイパスフィルタのパラメータ、出力ピクセルサイズ、pixfracは、最終マップのノイズおよびその成分にどのように影響を与えるか？
• RQ5 カバレッジマップおよびデータ低減設定から、信頼性のある誤差マップおよびクロス相関補正係数を導出できるか？

主な発見

• ハイパスフィルタのランニング中央値除去は、全フラックスレベルで顕著なフラックス損失を引き起こし、特にマスキングが行われない場合、弱い源ほど損失が大きくなる。
• 事前に既知の源位置に円形パッチを配置するマスキング戦略が最適であり、フラックス損失を低減するとともに、ほとんどのフラックス範囲でフラックスに依存しない補正が可能になる。
• PACSマップのグローバルノイズは、出力ピクセルサイズとpixfracに起因するピクセルノイズとクロス相関ノイズの逆方向の依存性がほぼ完全に相殺されるため、ほぼ唯一フィルタ幅に支配されている。
• 本研究では、源のフラックスおよびマスキング戦略の関数として補正係数を提供し、点源の正確な光度測定を可能にする。
• 誤差マップおよびクロス相関補正係数のためのフィッティング関数を導出し、空間スケーリングテクニックを用いて主モードから並列モードへの結果の拡張手法を確立。
• これらの補正をHIPEのphotCoverage2Noiseタスクに実装することで、広範なデータ低減設定にわたる信頼性の高いノイズおよび誤差推定が可能になった。