Vérifications de le photometrie

• Erreurs systématiques
• Comparaisons externes
• La cohérence interne
• Couleurs d'étoile
• Magnitudes limites

Erreurs systématiques

Dans la mesure du possible, la photométrie des images MegaPipe est directement liée à la photométrie SDSS. Il ya un millier de dans tous les champs. Ainsi, les erreurs systématiques de ces images sont effectivement nul par rapport à la SDSS. Les erreurs systématiques dans le SDSS sont cités comme 2-3% (Ivezic, et al., 2004).

Les erreurs systématiques pour MegaPipe images non dans le SDSS sont limitées par la qualité de la calibration photométrique Elixir. En comparant la calibration photométrique Elixir au SDSS sur un grand nombre de nuits, les erreurs systématiques sont peuvent estimés. La dispersion nuit à nuit est généralement de 0.02 à 0.03 magnitudes. Ajout en quadrature l'erreur systématique SDSS (0.025 mags) à l'erreur systématique dans le transfert des standards de primaires secondaires (0.025 magnitudes) nous obtenons 0.035 magnitudes d'erreur systématique totale.

Comparaisons externes

Certains groupes de MegaPipe se trouvent dans le SDSS. Cela permet de comparer directement les magnitudes dans ces domaines à une référence externe. La graphique ci-dessous montre la différence entre l'image de MegaPipe pour les 5 bandes SDSS (transformé au système MegaCam comme décrit sur le page décrivant les filtres ugriz MegaCam) et l'accord est très bon. Il n'existe aucune indication pour des décalages systématiques supérieures à 0.01 magnitudes. La dispersion est aussi relativement faible (au moins au magnitudes modérées). Ce fait valoir que les termes de couleur dans la transformation SDSS-MegaCam sont assez précis.

La comparaison ci-dessus s'applique aux images qui ont été calibrés en utilisant la photométrie SDSS, il n'est donc pas surprenant qu'il y ait aucun résidu. Comme un test de l'étalonnage Elixir, un certain nombre de groupes se trouvant dans le SDSS ont été empilés en utilisant seulement les points zéro d'Elixir . Les résidus photométriques entre les piles qui en résultent et le SDSS étaient généralement 0.03 magnitudes, compatibles avec les résidus photométriques entre les particuliers (non empilés) images et le SDSS.

La cohérence interne

La cohérence interne est vérifiée en comparant les catalogues de différents groupes. Groupes se recoupent parfois l'autre, même si elles ne se chevauchent que par une minute d'arc ou deux, il ya généralement plusieurs centaines de sources en commun dans les deux catalogues. Etant donné que les groupes sont réduits indépendamment les uns des autres, et étant donné que souvent, les données ont été prélevés sur des nuits différents, on compare les amplitudes des objets communs à deux groupes rend possible de vérifier la cohérence interne.

Les erreurs systématiques apparaîtront comme un décalage dans la médiane de la différence de magnitudes entre les deux groupes, comme indiqué sur la graphique ci-dessous. Le décalage dans ce cas est -0.014 magnitudes. Ce même test est appliqué à toutes les paires possibles de groupes où il y avait plus de 100 objets en commun entre les catalogues. Le décalage typique était de 0.015 magnitudes. C'est plus petit que les variations nuit-à-nuit des points zéro d'Elixir (qui est de 0.03 magnitudes) pour deux raisons: de nombreux groupes se trouvent dans le SDSS sorte que leur calibration photométrique ne dépend pas des points zéro d'Elixir, et en outre, certains groupes voisins ont été observés sur la même nuit de sorte que toute erreur systématique dans les points zéro Elixir seront communs aux deux groupes.

Couleurs d'étoile

Un diagnostic utile de la photométrie est d'examiner les couleurs des étoiles. Les étoiles ont un locus relativement limité dans l'espace couleur. Les décalages entre les couleurs observées et synthétiques indique une erreur dans le point zéro. Ce test peut être appliqué sur les champs qui ne se trouvent pas dans le SDSS et ne peuvent pas être contrôlés directement.

Le panneau supérieur gauche du graphique ci-dessous illustre la sélection des étoiles pour une image typique. Le graphique montre rayon de demi-lumière tracée en fonction de la magnitude. Sur cette graphique, les galaxies occupent une gamme de magnitudes et les rayons tandis que les étoiles apparaissent comme un lieu horizontal bien défini, tournant à la fin lumineux où les étoiles sont saturées. Les points rouges indiquent les coupes très conservateurs ampleur et le rayon de sélection des étoiles pour une analyse plus approfondie.

Les 3 autres graphiques montrent les couleurs des étoiles sélectionnées de cette manière superposée noir sur le dessus des couleurs d'étoile SDSS transformées en vert. Aucune décalage systématique est visible.

Magnitudes limites

Les magnitudes limites des images sont mesurées en trois façons:

• Histograme des détections
• Détection de source ponctuelle 5 sigma
• En ajoutants des objets faux

La première méthode est très simple, en même brut. Les magnitudes des objets sont triés en un histogramme. La valeur de crête de l'histogramme, où le nombre de détections commencent à se retourner, est une mesure approximative de la magnitude limite de l'image.

La deuxième méthode est simple aussi. L'erreur d'amplitude estimée de chaque source est tracée en fonction de son amplitude . Dans ce cas, les magnitudes SExtractor MAG_AUTO ou style Kron est tracée. Aux magnitudes faibles typiques d'images MegaCam, le bruit du ciel domine l'erreur de magnitude. Cela signifie que les objets étendus (qui ont plus de ciel dans leurs ouvertures Kron) seront plus bruyants pour une magnitude donnée que les sources compactes. Inversement, cela signifie que, pour une erreur de magnitude fixe donnée, un point source sera plus faible que une source étendue . Une détection de 5 -sigma correspond à un rapport signal-sur-bruit de 5 ou, de façon équivalente, une erreur de de 0.198 magnitudes . Ainsi, pour trouver la limite de détection de source ponctuelle 5 sigma, il suffit de trouver la source la plus faible dont l'erreur de magnitude est 0.198 mags ou moins. Il doit être une source ponctuelle et, par conséquent, son magnitude est la limite de détection source ponctuelle 5 sigma . Une approche plus fine serait d'isoler les sources ponctuelles à l'aide du rayon de la demi-lumière par exemple . Dans la pratique, ce méthode rapide et grossier donne des mesures qui sont correctes à moins de environ 0.3 mags, ce qui est assez précis pour de fins nombreuses. C'est la valeur qui est donnée dans les en-têtes d'image pour le mot-clé MAGLIM.

La figure ci-dessous illustre ces méthodes. Le panneau supérieur montre l'histogramme des détections. Il compte pic à 26 magnitudes comme indiqué par la ligne verticale rouge.

Le panneau du bas montre l'erreur d'amplitude tracé par rapport magnitude. La ligne rouge horizontale se trouve à 0.198 magnitudes. La ligne rouge verticale croise la ligne horizontale au niveau du locus de l'objet le plus faivle dont l'erreur de magnitude est inférieur à 0.198. La magnitude limite calculé avec cette méthode est 26.6 magnitudes.

La dernière manière de calculer les magnitudes limites des images est d'ajouter de faux galaxies aux images et à essayer de les récupérer en utilisant les mêmes paramètres utilisés pour générer les véritables catalogues d'images. Les galaxies faux utilisés ont été prélevés sur les images elles-mêmes, plutôt que d'ajouter galaxies complètement artificiels. Un ensemble de 40 galaxies lumineuses et isolées sont sélectionnés du champ et assemblé dans une liste maîtresse. Les timbres-poste de ces galaxies sont coupés de l'images. Les galaxies sont fanées à la fois en luminosité de surface et en magnitude grâce à une combinaison de changement de l'échelle des valeurs de pixels et rééchantillonnage des images.

Pour tester le taux de récupération à une magnitude de surface et de luminosité donnée, les timbres-poste galaxie sont choisis parmi la liste principale, fané, comme décrit ci-dessus au magnitude et la luminosité de surface en question, et ensuite ajouté à l'image à des emplacements aléatoires. SExtractor est alors exécuté sur la nouvelle image. La fraction de faux galaxies trouvées donne le taux de récupération au magnitude et la luminosité de surface. Une illustration d'ajouter les galaxies est représenté ci-dessout. Le même galaxie a été ajoutée à plusieurs reprises à l'image. La galaxie a été fanée de différentes magnitude et des brillances de surface. Les cases rouges contiennent de la galaxie. Les boîtes sont marquées par la luminosité mag / surface. Notez la galaxie à i = 23, μ_i = 25 se retrouve accidentellement près d'une galaxie brillante et n'est que partiellement visible. Normalement, bien sûr, les galaxies ne sont pas placés dans une telle grille régulière.

Pour tester le taux de faux positifs, l'image originale est multipliée par -1; les pics de bruit sont devenus des creux de bruit et vice-versa. SExtractor est exécutée, en utilisant les mêmes critères de détection. Comme il n'y a pas de galaxies réels négatifs, tous les objets ainsi détectés sont fallacieuses.

Le graphique de magnitude/luminosité de surface ci-dessous montre une example des résultats de ces simulations. Les points noirs sont des objets réels. Le bord inférieur des points noirs est le lieu des source ponctuelles. Les points verts représentent les détections faux positifs. Les chiffres en rouge indiquent la pourcentage des galaxies artificiels qui ont été récupérés à ce magnitude/luminosité desurface. Les lignes de contour bleues indiquent les niveaux de complétude 70% et 50%.

Trouver une seule magnitude limite d'une telle graphique est un peu difficile. La coupure la plus nette dans les faux positifs semble être dans la brillance de surface. Objets étendus deviennent plus difficiles à détecter au magnitudes plus brillantes tandis que les objets stellaires sont détectables à une limite plus faible d'au moins un mag.

Notez que cette graphique est d'une utilité limitée dans les champs encombrés. Dans ce cas, un objet peut être manqué, même si elle est relativement lumineux car il se trouve au-dessus d'un autre objet. Cependant, les objets dans les champs encombrés sont presque toujours stellaire. Ceci suggère l'utilisation de le logiciel DAOphot plutôt que d'utiliser les catalogues de SExtractor fournis dans le cadre de MegaPipe.