[論文レビュー] WISE-2MASS all-sky infrared galaxy catalog for large scale structure

András Kovács, István Szapudi|arXiv (Cornell University)|Dec 31, 2013

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用数 1

ひとこと要約

本論文では、WISEと2MASSの赤外光度測定を組み合わせ、サポートベクターマシンとカラーベースの基準（特にW1−J）を用いて、高精度な星・銀河分離を達成した、全天空にわたるロバストな銀河カタログを提示する。得られたカタログは21,200平方度をカバーし、星の混入率が1.2%、完全性が70.1%であり、大規模構造やクロス相関研究に向けた高精度な応用が可能である。

ABSTRACT

We combine photometric information of the WISE and 2MASS all-sky infrared databases, and demonstrate how to produce clean and complete galaxy catalogs for future analyses. Adding 2MASS colors to WISE photometry improves star-galaxy separation efficiency substantially at the expense of loosing a small fraction of the galaxies. We find that 93% of the WISE objects within W1<15.2 mag have a 2MASS match, and that a class of supervised machine learning algorithms, Support Vector Machines (SVM), are efficient classifiers of objects in our multicolor data set. We constructed a training set from the SDSS PhotoObj table with known star-galaxy separation, and determined redshift distribution of our sample from the GAMA spectroscopic survey. Varying the combination of photometric parameters input into our algorithm we show that W1 - J is a simple and effective star-galaxy separator, capable of producing results comparable to the multi-dimensional SVM classification. We present a detailed description of our star-galaxy separation methods, and characterize the robustness of our tools in terms of contamination, completeness, and accuracy. We explore systematics of the full sky WISE-2MASS galaxy map, such as contamination from Moon glow. We show that the homogeneity of the full sky galaxy map is improved by an additional J<16.5 mag flux limit. The all-sky galaxy catalog we present in this paper covers 21,200 sq. degrees with dusty regions masked out, and has an estimated stellar contamination of 1.2% and completeness of 70.1% among 2.4 million galaxies with $z_{med}= 0.14$. WISE-2MASS galaxy maps with well controlled stellar contamination will be useful for spatial statistical analyses, including cross correlations with other cosmological random fields, such as the Cosmic Microwave Background. The same techniques also yield a statistically controlled sample of stars as well.

研究の動機と目的

• WISEと2MASSの多波長赤外光度測定を用いて、包括的かつクリーンな全天空銀河カタログの構築を目的とする。
• WISEと2MASSの光度色を組み合わせることで、星の混入を低減し、星・銀河分離の効率を向上させる。
• 不均一な赤外データに対して信頼性の高い対象分類を可能にする機械学習ベースの分類手法（SVM）の開発と検証を行う。
• 宇宙論的応用を想定し、得られた銀河カタログの頑健性、完全性、混入率の特性を評価する。
• 宇宙背景放射などの他の宇宙論的領域とのクロス相関を含む空間的統計的解析を可能にする。

提案手法

• WISEと2MASSの全天空光度測定データを統合し、銀河と星の分類に適したマルチカラードatasetを構築した。
• 既知の星・銀河分類を持つSDSS PhotoObjデータを用いてトレーニングされた、教師あり機械学習手法（SVM）を用いた。
• さまざまな光度測定パラメータの組み合わせの性能を評価し、W1−Jが非常に効果的で単純な星・銀河分離基準であることを特定した。
• 全天空銀河マップの均質性を向上させ、系制度を低減するために、J<16.5 magのフラックス限界を適用した。
• GAMAのスペクトロスコピック調査からの赤方偏移分布を用いて、混入率と完全性を検証した。
• ほこりの多い領域をマスクすることで、データ品質を向上させ、全天にわたる信頼性の高い源検出を確保した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 WISE単体と比較して、WISEと2MASSの光度測定を組み合わせることで、星・銀河分離の効果がどの程度向上するか？
• RQ2 W1−Jのような単純なカラーベース基準が、多次元SVM分類と同等の星・銀河分離性能を達成できるか？
• RQ3 最終的な全天空銀河カタログにおける星の混入率と完全性は、異なる天の川領域でどの程度の水準にあるか？
• RQ4 月光などの系制度が、全天空銀河マップの均質性と信頼性にどのように影響するか？
• RQ5 J<16.5 magのフラックス限界を適用することで、銀河カタログの均一性と科学的有用性はどの程度向上するか？

主な発見

• W1<15.2 magを満たすWISEオブジェクトの93%が2MASSに対応対象を持ち、分類の向上に寄与する有効なクロスマッチングが可能である。
• W1−Jカラーパラメータのみで、多次元SVM分類と同等の星・銀河分離性能が達成できる。
• 最終的な全天空銀河カタログは21,200平方度をカバーし、星の混入率は1.2%、240万個の銀河のうち70.1%の完全性を示している。
• 銀河サンプルの中央値赤方偏移はz_med = 0.14であり、低〜中程度の赤方偏移銀河を代表するサンプルである。
• J<16.5 magのフラックス限界を適用することで、系制度が低減され、全天空銀河マップの均質性が顕著に向上した。
• 本カタログは、宇宙背景放射などの宇宙論的領域とのクロス相関を含む空間的統計的解析に適している。