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OPM アルゴリズムによる 天体座標リストの同定とその応用

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OPM アルゴリズムによる 天体座標リストの同定とその応用 - PowerPoint PPT Presentation


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OPM アルゴリズムによる 天体座標リストの同定とその応用. 松永典之 (東大・木曽観測所). http://www.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/~nmatsuna/software/. 概要. OPM とは何か OPM ソフトの紹介 応用例の紹介 視野調節(高精度ポインティング). 目的. カタログ2. カタログ1. 天体の天球座標と様々な情報. 天体の天球座標と様々な情報. 検出天体リスト1. 座標系の変換 天体の同定 (例) FITS 画像に WCS を入れる. 検出天体リスト2. 座標変換. 一次変換を考える。

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Presentation Transcript
slide1

OPMアルゴリズムによる天体座標リストの同定とその応用OPMアルゴリズムによる天体座標リストの同定とその応用

松永典之

(東大・木曽観測所)

http://www.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/~nmatsuna/software/

slide2
概要
  • OPMとは何か
  • OPMソフトの紹介
  • 応用例の紹介
    • 視野調節(高精度ポインティング)
slide3
目的

カタログ2

カタログ1

天体の天球座標と様々な情報

天体の天球座標と様々な情報

検出天体リスト1

座標系の変換

天体の同定

(例)FITS画像にWCSを入れる

検出天体リスト2

slide4
座標変換
  • 一次変換を考える。

ξ = ax + by + c

η = a′x + b′y + c′

(ξ, η) 座標1, (x, y) 座標2

  • 赤道座標同士でも、画像上の座標同士でも、その組み合わせの比較でもよい。
  • 目視すること無しに、なるべく高速に安定して変換式の決定と天体の同定を行いたい。
slide5
OPMアルゴリズム
  • Optimistic Pattern Matching
  • Tabur, V., 2007, PASA, 24, 189
  • “Fast Algorithms for Matching CCD Images to a Stellar Catalogue”
  • 今まで使われていたアルゴリズムよりも高速に座標変換式を求める。
    • 画素サイズなどは既知である。
    • 明るい星同士を比べれば共通する天体が含まれている。

という「楽観的」な観測のもとで高速。

slide6
座標変換式を求める方法
  • 相似の三角形をなす3つの星のペアを探す。
    • xt=内積 (θではなく、内積を使うのが特徴)
    • yt=最長辺と最短辺の比
  • 三角形のペアが同定できれば、一次変換の式が求められる。
slide7
三角形のペアを探す
  • 2つのリストから明るい星を約50個ずつ選ぶ。
  • 組み合わせて出来る三角形の(xt, yt)を計算。
  • ytが大きい方からペアを探していく。
  • 選んだペアから求めた変換式で同定が成功すればそれを採用する。
  • 同定を高速に行うためツリー構造(4分木)を利用。
opm by matsunaga
OPMソフト by Matsunaga
  • C言語で作成。
    • 空白行も含めて、5000行程度。
    • どのような環境でも動く(はず)。
    • PGPLOTをCのプログラムから呼んで描画も可能。
  • opm: 2つの入力ファイルから座標の変換式を 求めて、共通する天体の同定を行う。
  • opm_match: 座標の変換はせず、同定だけ行う。
  • Tabur自身によるソフトも公開されている。
    • http://members.tip.net.au/~vello/opm/opm.htm
slide9
OPMの入力・出力

画素サイズなど

同定に必要な情報

座標変換式と同定した天体のリスト

in1.xym

in2.xym

40.827 361.522 -13.187

699.998 789.890 -12.525

735.464 618.256 -12.386

57.362 -10.204 6.193

503.546 100.861 6.516

331.661 386.354 7.291

out

# xref = -4.55570e-01 xobj + 4.37565e-03 yobj + 2.50086e+02

# yref = 4.87554e-03 xobj + 4.52429e-01 yobj + -2.24435e+02

1 40.83 361.52 233.07 -60.67 -13.187 2 233.06 -60.77 6.516 0

78 426.50 988.21 60.11 224.74 -10.945 3 60.97 224.59 7.291 0

2 700.00 789.89 -65.36 136.35 -12.525 6 -65.42 136.19 7.462 0

slide10
同定した天体の座標残差

1 pix

(x,y)の残差

x残差のヒストグラム

y残差のヒストグラム

slide11
OPMソフトの現在
  • http://www.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/

~nmatsuna/software/OPM.html で公開中。

  • 同URLで公開中の他の解析ソフトでも利用。
    • ポスターPS26 参照
  • IRSF/SIRIUSの解析パイプライン(中島康氏)に組み込まれている。
  • IRSFの視野調節(高精度ポインティング)の システムを作成中。
iraf xyxymatch
IRAF/xyxymatchとの比較
  • xyxymatchはよほど気をつけて使わないと失敗する。
  • 成功したとしても、OPMの方がずっと速い。

input2 (2432天体)

2MASS記載の天体リスト

input1 (14262天体)

FITSで検出した天体のリスト

wcstools
wcstoolsとの比較
  • あらかじめ、2MASSのカタログと画像の検出天体リストを準備してimwcsを実行して比較。
  • 同定するときの速度はそれほど変わらない。
  • wcstoolsは同定を行う星の数が200天体以下。
    • 精度があまり出ない場合があるようだ。
    • そもそもリストの同定をするためには不十分。
slide14
OPMが成功しにくい場合
  • 明るい天体30~100天体ずつのうちに共通する星が3天体以上無いといけない。
    • 比較する天体リストの波長が異なっている場合。
    • 画像で明るい星の多くが飽和している場合。(飽和する等級がわかっていれば問題ない)
  • そもそも2つの天体があまり一致していない場合
    • 正しい変換式の時には(3~)5割程度の天体が同定できるのでなければ、成功しても判断がつかない。
slide15
応用例:IRSFのための視野調節
  • 指向精度は3秒程度
    • 架台の経年変化でもう少し悪くなることもある。
  • 1ピクセル(0.45秒)以下の高精度で視野を調節
    • モニタリングで毎回正確に同じ視野にする。(フラットの誤差を無視できる)
    • 分光器の設置が計画されている(PI: 永山貴宏氏)

南アフリカ天文台 IRSF望遠鏡

slide16
ソフトの設計

テスト画像を取得

点源を検出

目標座標へ指向

目標座標の周囲の2MASS天体を抽出

目標座標を入力

(方位角も設定可能)

OPMを利用したソフトでテスト画像の座標系と目標座標を比較

目標座標へ

オフセット

2mass
2MASS→視野の天体リスト
  • 2MASSカタログの必要な部分を抽出
    • 約3億4千万天体、16GB
    • 星の混んだ領域では暗い星を含めない。
  • どの領域でも1秒以下でリストを抽出する。
  • 抽出した視野を記憶してストックしたリストを利用。
slide18
検証実験
  • 今週、永山さん(名大)が実験
    • だいたいうまく動いている。
    • 銀河中心でも、1~2秒でテスト画像をとって WCS& 必要なオフセットを求められる。
    • 望遠鏡の指向精度でリミット?
  • 来週、松永が現地で実験
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