Система обработки изображений и ПЗС-фотометрия шаровых скоплений тема автореферата и диссертации по астрономии, 01.03.02 ВАК РФ

С а

п ^ ДО* ^ На правах рукописи

УДК 524.47:520.8

СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ПЗС-Ф0Т0МЕТРИЯ ШАРОВЫХ СКОПЛЕНИЙ

Специальность 01.03.02 — астрофизика, радиоастрономия

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва — 1998

Работа выполнена в Институте астрономии РАН.

Научные руководители:

доктор физико-математических наук кандидат физико-математических наук

Н.Н. Самусь А.П. Ипатов

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор В.Е. Панчук

Ведущая организация: Государственный астрономический институт им. П.К. Штернберга.

Защита диссертации состоится декабря 1998 г. в I'D

часов на заседании Диссертационного Совета Д002.39.01 Физического института им. П.Н. Лебедева РАН по адресу: 117294, ГСП, Москва, В-333, Ленинский просп., 53.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Физического института им. П.Н. Лебедева РАН.

Автореферат разослан " ноября 1998 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета кандидат физико-математических наук

доктор физико-математических наук

А. С. Расторгуев

Ю.А. Ковалев

Общая характеристика работы

Актуальность. ПЗС-пуиемники в последние годы получили повсеместное распостранение, и во многих приложениях практически вытеснили более традиционные методы наблюдения (пластинки, электрофотометры). По мере развития технологии появляются ПЗС-матрицы все больших форматов, от 2000x2000 -п выше, а также сверхбольшие "мозаичные" приемники, состоящие из нескольких матриц. Объем и качество наблюдательных данных постоянно растет.

С другой стороны, бурное развитие вычислительной техники позволяет реализовывать все более изощренные и математически емкие методы обработки наблюдательных данных, а развитие графических подсистем открывает новые возможности в области представления исследователю (визуализации) данных и результатов обработки. Важно отметить, что на данный момент рост производительности вычислительных систем заметно обгоняет развитие программного обеспечения (ПО) для обработки и визуализации данных. Если еще 5 лет назад процесс обработки для исследователя в основном заключался в ожидании окончания счета, то сейчас в режиме ожидания чаше находится компьютер, а скорость обработки больше определяется эффективностью пользовательского интерфейса и возможностью человека быстро осмыслять и контролировать промежуточные результаты, нежели производительностью процессора. Таким образом, сегодня актуальна не только разработка новых математических методов, но также разработка и реализация эффективного в использовании ПО для обработки и визуализации данных.

Изучение шаровых скоплений является одной из тех задач, в которой применение ПЗС-приемнпков дает самые богатые результаты. Одни из старейших объектов Галактики, шаровые скопления представляют огромный интерес для астрофизики, поскольку их исследования способны пролить свет на самые фундаментальные проблемы. Прежде всего это проблема возраста Вселенной. Традиционный метод оценки возраста шаровых скоплений—изохронный анализ—дает оценки порядка 15-17 млрд. лет для изученных скоплений Галактики, что явно противоречит современным оценкам возраста Вселенной, основанным на постоянной Хаббла (11 млрд. лет). Для подробного исследования этого противоречия требуется накопление, обработка п анализ по однородной методике наблюдательных данных по скоплениям, п определение их возрастов независимо от модуля расстояния. К другим про-

о

блемам относятся вопросы истории звездообразования, формирования Галактики, звездной эволюции, эволюции химического состава Галактики, динамических процессов в скоплениях.

В основу диссертации положены результаты ПЗС-фотометрии скоплений Галактики и Магеланновых Облаков, ведущейся в Институте астрономии РАН на протяжении нескольких лет. Разработана методика и ПО, позволяющая быстро и эффективно осуществлять рутинную обработку ПЗС-фотометрии.

Цель работы состояла в:

• Разработке и реализации единой программной среды для обработки наблюдательных данных (рс1РЗ).

• Разработке методов и реализации в среде РС1Р5 прикладного ПО для обработки фотометрических и спектроскопических данных.

• Разработке методов визуализации, способных повысить эффективность процесса обработки и анализа данных.

• Обработке и анализе ПЗС-фотометрии шаровых скоплений в рамках долгосрочной программы многоцветных ПЗС-фотометрических исследований шаровых скоплений Галактики и Магеллановых Облаков.

Научная новизна. Разработанный программный комплекс во многом уникален. Система обработки изображении РС1РБ была первым известным автору программным комплексом, реализовавшим полный тракт обработки на общедоступных 1п1е1-совместимых машинах. Версия пакета П. Стетсона БАОРНОТ II [17, 18] под рсШЭ была первой реализацией этого ПО на ПК, а дополнение ее интерактивными графическими возможностями существенно повысило эффективность работы в сравнении с оригинальной версией. Под рс1РЗ также разработан пакет ДАША для обработки покадровой фотометрии (результатов ОАОРНОТ для набора кадров) густонаселенных полей, вплоть до получения диаграммы Гершпрунга-Рассела (Г-Р) в виде показателя цвета против видимой звездной величины. В рамках пакета ДАША реализованы самые современные методы визуализации и визуальной обработки данных, впервые в подобном интегрированном пакете. Наконец, последняя разработка—версия ДАША*2 а среде ГОЬ—полностью снимает ограничение на число обрабатываемых объектов, присутствовавшее в оригинальной версии, и реализует еще более мощные средства

визуальной обработки данных. Кроме того, область применения среды PCIPS не ограничена фотометрией—этот комплекс также успешно используется для спектроскопических исследований, в том числе в совокупности с разработанным автором пакетом аппроксимации линий MultiProfile.

Полученные результаты для ряда шаровых скоплений также уникальны. Для NGC 5286 и NGC 6093 впервые получены диаграммы, основанные на ПЗС-фотометрии; для NGC 5286 это первые диаграммы, опускающиеся глубже точки поворота главной последовательности. Для некоторых скоплений впервые получена глубокая фотометрия в лучах В и U. Следует отметить, что полоса U является самой важной и интересной с точки зрения анализа, поскольку именно в ней наиболее ярко проявляются различные особенности изучаемых объектов. Проведены исследования трех скоплений, относящихся к Магеллановым Облакам и находящихся на разных стадиях развития (NGC 1978, Кгоп 3, NGC 1841).

Практическая ценность работы заключается в создании достаточно универсального и мощного программного комплекса, область применения которого не ограничевается ПЗС-фотометриеп шаровых скоплений. Данный комплекс является хорошей базой для ускоренной реализации нового ПО для обработки различных наблюдательных данных, что позволяет создавать и изучать новые методы обработки данных при минимуме затрат на их практическое воплощение. Практическая ценность комплекса доказана успешно проведенными на нем работами по ПЗС-фотометрии шаровых скоплений и по спектроскопии.

Достоверность Была проведена проверка фотометрической полноты комплекса DAOPHOT II + ДАША, как путем создания и обработки полностью синтетических изображений звездного поля, так и путем добавления синтетических объектов в реальные изображения. Фотометрия конкретных скоплений проверялась путем сравнения с фотометрией других авторов (при наличии таковой). Результаты сравнения приводятся в опубликованных работах.

Апробация. Разработанная методика, программные комплексы и результаты исследований шаровых скоплений докладывались на следующих семинарах и конференциях:

1. Международная конференция "Наша Галактика", Москва, 1996 г.

2. Международные конференции серии "Astronomical Data Analysis

Software & Systems": Тусон (США) 1991 г., Бостон (США) 1992 г., Виктория (Канада) 1993 г., Балтимор (США) 1994 г.

3. Семинары Отдела нестационарных звезд и звездной спектроскопии Института астрономии РАН.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав и заключения. Объем работы составляет 186 страниц, в том числе 73 рисунка и 12 таблиц. Список цитированной литературы содержит 191 наименование.

Положения, выносимые на защиту

1. Программный комплекс в составе системы обработки изображений pcIPS, пакетов для фотометрии населенных полей (ДАША, ДАША*2), пакета для аппроксимации спектральных линий MultiProfile.

2. Результаты ПЗС-фотометрип более чем 20000 звезд исследованных шаровых скоплений.

.3. Результаты оценок, в рамках существующей теории звездной эволюции, возрастов скоплений М 30, NGC 5286, NGC 5927, NGC 6397, М 79, Krön 3.

4. Скорректированные элементы орбиты двойной активной звезды типа RS CVn С And (HD 4502).

Содержание работы

Во введении дана постановка задачи ПЗС-фотометрип перенаселенных полей. Описаны проблемы и особенности задачи. Дано обоснование актуальности фотометрических исследований шаровых скоплений, описаны затрагиваемые проблемы астрофизики. Дана постановка задачи аппроксимации, спектральных линий, обоснование ее актуальности.

В главе I рассмотрены существующие методологические и программные решения задачи обшей и специализированной обработки ПЗС-наблюдений.

§1.1 посвящен рассмотрению задачи фотометрии на ПЗС-изображениях и обзору существующего ПО, предназначенного для ее решения.

В §1.1.1 вводятся основные понятия. Описаны ПЗС-матрицы, применяющиеся для астрономических наблюдений, и указаны их характерные свойства (формат, динамический диапазон). Приводятся основные соотношения математической модели формирования ПЗС-изображения и вводятся условные обозначения. Кратко перечислены общие процедуры предварительной обработки ПЗС-изображений, как то коррекция плоского поля, вылетание смещения и темнового тока.

§1.1.2 рассматривает две широко применяемые методики фотометрических измерений на ПЗС-изображениях.

Описывается методика апертурной фотометрии и определяются границы ее применимости. Делается вывод об ограниченной пригодности методики для фотометрии густонаселенных полей.

Рассматривается метод PSF-фотометрии, определяются границы применимости. Обосновывается пригодность для фотометрии густонаселенных полей. Кратко характеризуются основные факторы, влияющие на фотометрическую точность прп использовании данной методики. Рассматриваются некоторые проблемы и "подводные камни", возникающие при PSF-фотомегртш густонаселенных полей:

« Неоднородность фона (что особенно актуально в случае полей скоплений).

• Искажения при построениях профиля, вносимые "соседями" модельных звезд.

• Вариации инструментального профиля в зависимости от координат.

• Перенасыщенные изображения ярких звезд.

§1.1.3 содержит обзор существующих программных решений задачи PSF-фотометрии. Согласно [19], вводится классификация известных программных решений по методам представления модельного инструментального профиля (PSF). К пакетам, использующим аналитический профиль, относятся ROMAFOT [4], STARMAN [12], DoPHOT [11]. К пакетам, использующим эмпирический профиль, относятся WOLF [10], LUND [9], CAPELLA, [8]. Наконец, комбинированный профиль (сумма аналитической части п эмпирической таблицы поправок) используют пакеты DAOPHOT II [17. 18] и НАОРНОТ [5].

Кратко характеризуются преимущества и недостатки указанных пакетов и методов представления PSF. Обосновывается выбор пакета DAOPHOT II (с точки зрения особенностей задачи, перечисленных в §1.1.2) в качестве основного средства для программы массовой ПЗС-фотометрип шаровых скоплений.

§1.2 посвящен рассмотрению и сравнительному анализу существующих интегрированных систем обработки данных. Коротко описывается история, возможности и перспективы развития существующих систем обработки данных, и производится их сравнительный анализ.

§1.2.1 посвящен краткому обзору некоторых методов визуализации данных, их применений и влиянию на эффективность работы наблюдателя.

В §1.2.2 формулируются и обосновываются основные требования к современной системе обработки наблюдательных данных. Эти требования включают в себя наличие единого и достаточно гибкого формата данных, простоту обмена данными между приложениями, встроенные средства визуализации, простой и эффективных"! интерфейс для работы в интерактивном режиме, возможность работы в пакетном режиме, простое подключение новых приложений. Требования рассматриваются с двух точек зрения, с позиции пользователя, и с позиции разработчика прикладного ПО для системы.

§1.2.3 посвящен сравнительному анализу известных систем IRAF и MIDAS, оригинальной системы Khoros, а также языка IDL. Кратко рассматривается функциональность, история развития, перспективы данных систем. Сравниваются заложенные в эти системы концепции и решения.

Глава II посвящена разработанным методам обработки и реализованному программному комплексу.

В §2.1 описана система обработки изображений PClPS.

В §2.1.1 приводятся технические характеристики системы (требования к аппаратной части, пределы по форматам и объему данных, и т.п.)

В §2.1.2 описаны основные принципы, заложенные в систему. Рассматриваются характерные особенности интерфейса пользователя и интерфейса программиста прикладного ПО. Рассматривается реализованная в системе концепция полного разделения пользователя и программиста (в смысле разработчика прикладного ПО) путем абстрагирования входных и выходных данных приложений. Обосновывается выбор такой концепции, и указываются те преимущества, которые она

дает перед традиционными системами обработки. Рассматривается влияние на эффективность работы исследователя.

В §2.1.3 приведен список реализованных в рамках системы стандартных приложений для обработки данных.

В §2.1.4 кратко описывается пакет рсВАОРГЮТ II, являющийся адаптацией БАОРНОТ II под рс1РЭ. Указываются преймущества реализации этого пакета в рамках системы.

§2.1.5 рассматривает перспективы развития системы Рс1РЭ и разработки на ее основе системы нового поколения.

§2.2 посвящен описанию пакетов прикладного ПО "ДАША" и "ДАША"2". Введение в раздел коротко характеризует задачу, решаемую пакетами: как из набора таблиц покадровой фотометрии (например полученной при помощи БАОРНОТ II для набора кадров одного поля) получить единую сводную таблицу с усредненными величинами (и возможно показателями цвета, если исходные кадры получены в разных лучах). Обосновывается необходимость программного решения этой задачи для эффективного получения глубокой и точной многоцветной фотометрии густонаселенных полей.

В §2.2.1 перечислены необходимые стадии обработки данных. В частности, рассматриваются модули:

1. Фильтрации данных по диаграммам с использованием имеющихся параметров качества фотометрии.

2. Привязки к внешним фотометрическим стандартам.

3. Отождествлении (кросс-идентификации) измерений одного объекта, находящихся в разных таблицах.

4. Кросс-калибрации таблиц (приведении содержащихся в них инструментальных величин к единому нуль-пункту), с автоматической выборкой внутренних стандартов.

5. Сведение измерений из разных таблиц в одной фотометрической полосе в сводную таблицу объектов для данной полосы. Усреднение измерений.

6. Сведение таблиц для кажой полосы в единую таблицу и получение индексов цвета.

§2.2.2 содержит строгую математическую постановку задачи. Определяются исходные данные и желаемый результат; вводятся обозначения и устанавливаются некотрые предварительные соотношения.

В §2.2.3 отдельно рассматривается центральная для пакета процедура отождествления измерений между таблицами. Данная задача сводится к задаче отождествления между двумя таблицами, рассмотренной в §2.2.4. Указывается на необходимость надежной автоматической процедуры выборки т.н. позиционных стандартов, с помощью которых таблицы приводятся к единой координатной системе.

В §2.2.5 подробно описывается реализованный в пакете ДАША алгоритм автоматического поиска позиционных стандартов. Вводится понятие r-кодов, затем строится стохастический процесс расширения r-кода. Оцениваются вероятности схождения процесса. На основе произведенных построений дается математически строгое обоснование успешной работы алгоритма.

§2.2.6 рассматривает ограничения и недостатки пакета ДАША, приведшие к разработке пакета ДАША"2 в среде IDL. Описываются новые возможности обработки и визуализации, реализованные в этом пакете. Указывается, как некоторые новые концепции, реализованные в ДАША"2, будут использованы для разработки новой системы обработки изображений на основе pcIPS.

В §2.3 описан пакет MultiProfile для аппроксимации линий в звездных спектрах. Введение в раздел содержит краткое описание задачи и ее актуальности. Указано несколько характерных проблем, таких как разделение сложных (т.е. близких многолинейных) бленд, например в спектрах быстро вращающихся звезд.

§2.3.1 посвящен описанию функциональности пакета. Рассмотрен типичный сеанс работы с программой, указаны основные оригинальные решения, использованные в пользовательском интерфейсе. Указаны функциональные возможности, позволяющие почти всегда уверенно решать задачу деблендирования.

В §2.3.2 описан заложенный в основу пакета метод приближения спектральных линий, заключающийся в некоторой модификации метода х2-минимизации Левенберга-Марканда [13]. Для этого вводится понятие функции-пенальти, с помощью которой можно сделать приближение по одним параметрам предпочтительнее, чем по другим. Рассматривается, каким образом это позволяет более успешно разрешать сложные бленды.

В главе III описаны проведенные фотометрические исследования шаровых скоплений. Приводятся сводные фотометрические данные, диаграммы, результаты изохронного анализа, и прочие результаты. Приводятся также результаты спектроскопических исследований с ис-

пользованием пакета МиШРгоШе.

§3.1 посвящен фотометрическим исследованиям шаровых скоплений Галактики. Введение в раздел кратко описывает предмет исследования. В каждом последующем подразделе описано исследованное скопление, дан обзор по работам других авторов, приведены сводные данные по выполненным наблюдениям, полученные диаграммы, анализ диаграмм и выводы. Ниже приведена сводная таблица по изученным скоплениям.

Скопление Полосы Телескоп1 Обраб. Измер. Опенка возраста,

пзобр. объект. млрд. лет2

NGC 5286 BVRI 2.2 ИМП 56 1391 15/17

NGC 5927 В VI 2.2 ИМП 49 4154 -/16

М 4 = NGC6121 UB VI 3.5 NTT 56 1649

NGC 6397 UB VI 3.5 NTT 53 2555 16/18

М 79 = NGC 1904 UBV 3.5 NTT 21 2451 16/18

М 30 = NGC7099 UВ VI 3.5 NTT 30 1424 16-17/18

1 2.2 ИМП—2.2-м телескоп Института им. Макса Планка Европейской южной обсерватории (Ла-Сильж, Чили); 3.5 NTT—3.5-м телескоп новой технологии (NTT) Европейской южной обсерватории (Ла-Силья, Чили); 2.5 ЛК—2.5-м телескоп обсерватории Лас Кампанас (Чили).

2 Первое значение—оценка по изохронам Бергбуша и ВанденБерга с повышенным содержанием кислорода [2], второе—по изохронам ВанденБерга и Белла [20]-

§3.1.1 посвящен результатам ПЗС-фотометрии 1391 звезд скопления NGC 5286 в лучах BVRI. Наблюдения выполнены в феврале 1988 г. при помощи 2.2-м телескопа Института им. Макса Планка Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Обработано 56 ПЗС-изображений поля формата 512 хч320. Полученные для этого скопления диаграммы Г-Р—не только первые диаграммы, полученные по ПЗС фотометрии, но и первые диаграммы, опускающиеся глубже точки поворота главной последовательности. На диаграммах хорошо представлена ветвь субгигантов и горизонтальная ветвь, а также верхняя часть главной последовательности. Горизонтальная ветвь (на уровне переменных типа RR Лиры) расположена при V = 16765, точка поворота главной последовательности находится при V — 20705, (B — V) — 0773, {V - R) = 0738, (V-I) = 0788. Разность AV = 374 между точкой поворота и горизонтальной ветвью типична для многих шаровых скоплений. Сравнение с изохронамп дало умеренно высокие значения для металличности и возраста скопления, качественно соотносящиеся с интерпретацией возраста в качестве "второго параметра".

§3.1.2 посвящен результатам ПЗС-фотометрии 4154 звезд скопления NGC 5927 в лучах BVI. Данное скопление—одно из наиболее бо-

гатых металлами ([Fe/H] = —0.3). Наблюдения выполнены в феврале 1988 г. при помощи 2.2-м телескопа Института им. Макса Планка Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Обработано 49 ПЗС-изображений поля формата 512 х 320. Для данного скопления впервые получена достаточно глубокая, достигающая точки поворота главной последовательности, многоцветная фотометрия. Точка поворота главной последовательности находится при Vro = 201*1, (В — V)ro = 1*3*18, (У — 1)то = 1^30. Морфология горизонтальной ветви возможно имеет радиальную зависимость. При помощи изохрон ВанденБерга и Белла [20] получена оценка возраста скопления в ~ 16 млрд. лет.

§3.1.3 посвящен результатам ПЗС-фотометрпи 1649 звезд скопления М4 = NGC 6121 в лучах UBVI. Наблюдения выполнены в июле 1994 г. при помощи 3.5-м телескопа новой технологии (NTT) Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Установлено, что точка поворота главной последовательности расположена при Vro = 17>?0 ± 0.1, (В - V)T0 = 0^863 ± 0.007, (V - I)T0 = 11*224 ± 0.010, и (В — 1)ю = 2™084 ± 0.010. Полученное положение точки поворота оказалось слабее и краснее, че.м в большинстве последних исследований, что скорее всего связано с тем, что наблюдалась западная часть скопления, наиболее подверженная покраснению. Распределение звезд вокруг средней линии главной последовательности имеет необычную форму (расширение около точки поворота и у фотометрического предела), что ранее было отмечено Ричером и др. [15] и отнесено данными авторами в адрес фотометрических эффектов. Был произведен анализ возможных причин этого эффекта. Сделано заключение, что по крайней мере в данном случае это скорее всего связано с дифференциальным поглощением. Подтвердилось расхождение теоретических изохрон со слабыми частями средней линии главной последовательности М4, обнаруженное Алькаино и др. [1]. Выявлено несколько любопытных структурных особенностей (в частности, локальные минимумы и максимумы) у функции светимости главной последовательности М4.

§3.1.4 посвящен результатам ПЗС-фотометрии 2555 звезд (12т < V < 22т) скопления NGC 6397 в лучах UBVI. Данное скопление находится на динамической стадии после коллапса ядра. Наблюдения выполнены в июле 1994 г. при помощи 3.5-м телескопа NTT Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Обработано 53 ПЗС-изображенпя поля форматов 1024 х 1024 и 1379 х 1379. Точка поворота главной последовательности расположена при Vro = 16^45i0.05. (.В - V)T0 = 0m550 ± 0.012. (V - I)T0 = 01>790 ± 0.010, п (В - Л го =

Г?340±0.015. Величина покраснения оценена в Е{В -V) = 0.17±0.04. Сравнения диаграмм Г-Р с изохронами показало, что возраст скопления несколько превышает 16 млрд. лет в шкале нзохрон Бергбуша и ВандеяБерга [2], и 18 млрд. лет в шкале изохрон ВанденБерга и Белла [20]. Средняя линия главной последовательности NGC 6397 на диаграммах V — {В — V) и V — (В — I) хорошо воспроизводится и тем, и другим набором изохрон на большом диапазоне звездных величин. Верхняя оценка для популяции двойных звезд в изученном поле (на расстоянии г ~ 8' от центра скопления) составила ~ 9%. Выполнено сравнение между функциями светимости главной последовательности NGC 6397 и М4 (см. выше). На функции светимости NGC 6397 найден локальный минимум при V — 18.0, похожий на найденный у М4 при V = 18.6, но не настолько ярко выраженный.

§3.1.5 посвящен результатам ПЗС-фотометрии 2451 звезд скопления М 79 = NGC 1904 в лучах UBV. Наблюдения выполнены в декабре 1993 г. при помощи 3.5-м телескопа NTT Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Обработано 21 ПЗС-изображение поля форматов 1024 х 1024. Данные наблюдения исходно предназначались лишь только для калибровки ПЗС-фотометрии скопления NGC 1841 и были выполнены только при коротких временах экспозиции. В дальнейшем выяснилось, что эти наблюдения представляют самостоятельную ценность. Точка поворота главной последовательности расположена при VT0 = №70 ± 0.05, (В - V)T0 = 0^415 ± 0.010; уровень горизонтальной ветви на голубом конце полосы нестабильности составляет V = 16725 ± 0.10. На основе положений локальных максимумов на ветви красных' гигантов, получена оценка металличности скопления [Fe/H] = —1.76 ±0.20. Рассмотрены функции светимости горизонтальной ветви и асимптотической ветви гигантов, и в частности фрагментарность структуры горизонтальной ветви М 79 и других скоплений. Изохронный анализ показал, что М 79 следует отнести к старейшим шаровым скоплениям Млечного Пути. В шкале изоэдюн Бергбуша и ВанденБерга для повышенного содержанием кислорода [2] возраст скопления составляет 16 ±1 млрд. лет, а в шкале изохрон ВанденБерга и Белла [20]—18 ± 1 млрд. лет. Скопление имеет крайне голубую горизонтальную ветвь при средней металличности, и может считаться хорошим примером интерпретации возраста в качестве "второго параметра". Модуль расстояния, полученный по изохронам Бергбуша и ВанденБерга, хорошо согласуется со значением, полученным по положению горизонтальной ветви (lbl^i.

§3.1.6 посвящен результатам ПЗС-фотометрии 1424 звезд скопления М 30 = NGC 7099 в лучах UBVI. Наблюдения выполнены в июле 1996 г. при помощи 3.5-м телескопа NTT Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Обработано 30 ПЗС-изображений поля формата 1024 х 1024 и 1379 х 1379. Установлено, что точка поворота главной последовательности скопления расположена примерно при VT0 = 18™65±0.05, (B-V)to = 0?4б±0.03, (V-I)т0 = 0Т162±0.04, (В — 1)то — 1Г"08 ± 0.05. Из сравнение двухцветной диаграммы (U-B)-(B-V) для М 30 с аналогичной диаграммой для NGC 6397 выведена оценка покраснения для М 30 Е(В - V) — 0.078 ±0.043. Проанализировано расположение звезд главной последовательности, гигантов и субгигантов на диаграмме (U — B) — (B — V)n выявлено определенное расхождение как с теоретически положениями, так и с положениями на диаграмме для NGC 6397. Сравнение диаграммы Г-Р с изохронами показало, что возраст М 30 примерно равен возрасту NGC 6397. Приближение изохронами диаграмм Г-Р, построенных для разных показателей цвета, не совсем согласовано. Также выявлены некоторые расхождения между наблюдаемой формой главной последовательности и теоретическими изохронами. Верхний предел населения двойных звезд в изученном поле скопления (включая визуально двойные) оценен в ~ 5% на расстоянии г ~ 6' от центра скопления.

Возраст скопления М 30, оцененный по изохронам Бергбуша и Ван-денБерга с повышенным содержанием кислорода [2], близок к 15 млрд. лет для принятых значений Е(В — V) = 0.09 и (тп — M)v = 141*7. Значения возраста, выведенные по диаграммам V — (В — V) и V — (V — /) и изохронам ВанденБерга и Белла [20] составляют ~ 17 млрд. лет для того же значения модуля расстояния, E(B—V) = 0.12 и E{V—I) = 0.05.

В §3.1.7. подводятся итоги, приводится сводная таблица по изученным шаровым скоплениям Галактики.

§3.1.8. посвящен рассмотрению противоречия между полученными оценками возрастов шаровых скоплений и оценкам возраста Вселенной, основанным на постоянной Хаббла. Кратко рассматриваются последние результаты эксперимента Hipparcos, делается вывод о необходимости дальнейшего изучения проблемы.

§3.2 посвящен фотометрическим исследованиям шаровых скоплений Магеллановых Облаков. Введение в раздел кратко описывает предмет исследования и приводит сводные данные по изученным скоплениям. В каждом последующем подразделе описано исследованное скопление, дан обзор по работам других авторов, приве-

дены сводные данные по выполненным наблюдениям, полученные диаграммы, анализ диаграмм и полученные выводы.

Скопление Полосы Телескоп1 Обраб. Измер. Опенка возраста,

изобр. объект. млрд. лет2

Кгоп 3 BVRI 2.2 ИМП 62 3149 10

NGC 1841 UBV 3.5 NTT 32 1391 -

NGC 1978 BVRI 2.2 ИМП 56 3077 -

1 2.2 ИМП—2.2-м телескоп Института им. Макса Планка Европейской южной обсерватория (JIa-Силья, Чили); 3.5 NTT—3.5-м телескоп новой технологии (NTT) Европейской южной обсерватории (Ла-Сялья, Чили).

2 По изохронам ВанденБерга и Белла [20].

§3.2.1 посвящен результатам ПЗС-фотометрии в лучах BVRI 3149 звезд богато населенного скопления Krön 3, относящегося к Малому Магеллановому Облаку. Наблюдения выполнены в декабре 1993 г. при помощи 2.2-м телескопа Института им. Макса Планка Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Обработано 62 ПЗС-изображения поля формата 1024 х 1024. Выявлена радиальная зависимость морфологии горизонтальной ветви. Установлено, что радиус скопления г ~ 6', что не согласуется с результатами Рича и др. [14]. Металличность скопления оценена в [Fe/H] = —1.26, а модуль расстояния в (m — М) = 181*75. Оценка возраста скопления, выведенная по диаграммам V - (В — V) и V — (V — R) и изохронам ВанденБерга и Белла, составляет около 10 млрд. лет, с нижним пределом 8 млрд. лет; это выше, чем раннее полученные оценки, что может быть связано с тем, что другими исследователями был завышен модуль расстояния. Данная оценка не сильно отличается от верхнего предела, полученного Ричем и др.

§3.2.2 посвящен результатам ПЗС-фотометрии в лучах UBV 1347 звезд богато населенного шарового скопления NGC 1841. Данное скопления находится примерно в 15° от каждого из Магеллановых Облаков, и предположительно динамически ассоциировано с Большим МО. Наблюдения выполнены в декабре 1993 г. при помощи 3.5-м телескопа NTT Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Обработано 32 ПЗС-пзображения поля формата 1024 х 1024. Предел полученной фотометрии оказался близок к точке поворота главной последовательности скопления. Рассмотрена структура голубой горизонтальной ветви и возможная радиальная зависимость функции светимости горизонтальной ветви. Металличность скопления оценена в [Fe/H] = —2.0±0.15, покраснение в E{B-V) = 0.17±0.02Ut истинный модуль расстояния в (т — М)о = 18™26±0.11, что есть несколько ниже,

чем большинство последних оценок модуля расстояния Большого МО.

§3.2.3 посвяшен результатам ПЗС-фотометрии в лучах BVRI 3077 звезд богато населенного шарового скопления NGC 1978, относящегося к Большому Магеллановому Облаку. Наблюдения выполнены в декабре 1992 г. при помощи 2.2-м телескопа Института им. Макса Планка Европейской южной обсерватории (JIa-Силья, Чили). Для V-величин обнаружено явное расхождение в нуль-пункте с полученными раннее [3]. Был изолирован большой набор (319 объектов) звезд горизонтальной ветви (ГВ), что позволило получить надежные оценки для функции светимости ГВ в лучах V и I. Изучение распределений по цвету звезд ГВ в разных частях скопления выявило некоторые вариации в форме распределения в зависимости от положения в скоплении. Также найдены отличия в положении на диаграмме цвет-светимость нижней ветви гигантов, опять же в зависимости от положения в скоплении. Не исключается возможность наличия двух субпопуляций звезд в NGC 1978.

В §3.2.4. подводятся итоги, приводится сводная таблица по изученным шаровым скоплениям Магеллановых Облаков.

§3.3 рассмотрены спектроскопические приложения пакета MultiProfile.

В §3.3.1 приведен сравнительный анализ результатов измерения параметров спектральных линий, полученных пакетом MultiProfile и широко распостраненным пакетом REDUCE [7] на участке спектра 4487 - 4554 Á двойной HgMn-звезды 112 Her = HD 174993 (спектр звезды и измерения, полученные при помощи REDUCE, любезно предоставлены д-ром С. Адельманом). Установлено, что измерения эквивалентных ширин согласуются с точностью лучше 1%, и оба пакета обеспечили аналогичную точность измерения центров линий в ±0.003 Á для неблендированных линий, что соответствует точности определения лучевых скоростей ±200 м/с (в смысле внутренней точности методики).

§3.3.2 посвящен выполенным измерениям лучевых скоростей и коррекции элементов орбиты двойной активной звезды типа RS С Vn £ And (HD 4502). Наблюдения спектров были выполнены в 1993 г. при помощи ПЗС-матрицы на 2-м телескопе обсерватории Рожен (Болгария). Спектральное разрешение составило 0.15 Á. Наблюдения предназначались для допплеровского картирования распределения температуры по поверхности звезды и были выполнены в узком диапазоне 6416 - 6474 Á, и поэтому измерения лучевых скоростей было возможно выполнить

только по четырем линиям. По лучевым скоростям рассчитаны новые значения для элементов орбиты £ And. Произведено сравнение с предыдущими измерениями (выполненными по фотографическим пластинкам) Граттоном [6] и Спенсер Джоунсом [16]. Получено значение орбитального периода Р — 17"?76960 ±0.00004 (точность на порядок выше чем предыдущие результаты), и впервые получено уверенно отличное от нуля значение эксцентриситета е = 0.025 ±0.014. Измерения лучевых скоростей по двум спектрам, полученным последовательно в течении одной ночи наблюдении, отличаются менее чем на 0.1 км/с (у Граттона в аналогичном случае различие составляет 3-6 км/с). Среднеквадратичное отклонение от теоретической кривой лучевых скоростей составило ±0.54 км/с (±1.56 км/с у Спенсер Джоунса, ±2.40 км/с у Граттона).

В заключении подведены основные итоги работы. Рассмотрены перспективы дальнейших исследований шаровых скоплений. Описаны продолжающиеся работы по развитию имеющихся программных комплексов, указаны направления дальнейших разработок методов обработки и визуализации данных. Охарактеризован набор задач, которые предполагается решать в будущем.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 19 работ, в том числе 9 работ в рецензируемых журналах:

1. Alcaino G., Liller W., Alvarado F., Kravtsov V., ípatov A., Samus N., Smirnov O. Multicolor NTT CCD Photometry of the Post-Core-Collapse Globular Cluster M-. 30 = NGC 7099. Astron. J. 1998. V. 115. P. 1492.

2. Kravtsov V., Ipatov A., Samus N., Smirnov O., Alcaino G., Liller W., Alvarado F. NTT CCD photometry of the globular cluster M 79 = NGC 1904 in UBV. Astron. Astrophys. Supp. Ser. 1998. V. 125. P. 1.

3. Alcaino G., Liller W., Alvarado F., Kravtsov V., Ipatov A., Samus N., Smirnov O. Multicolor NTT CCD photometry in the post-core-collapse globular cluster NGC 6397. Astron. J. 1997. V. 114. P. 1067.

4. Alcaino G., Liller W.. Alvarado F., Kravtsov V., Ipatov A., Samus N., Smirnov O. The main sequence of the globular cluster M4 = NGC 6121 from CCD NTT photometry. Astron. J. 1997. V. 114. P. 189.

5. Samus N., Kravtsov V., Ipatov A., Smirnov 0., Alcaino G., Liller W., Alvarado F. A CCD BVI color-magnitude study of the metal-rich globular cluster NGC 5927. Astron. Astrophys. Supp. Ser. 1996. V. 119. P. 191.

6. Alcaino G., Liller W., Alvarado F., Kravtsov V., Ipatov A., Samus N., Smirnov 0. Multicolor CCD photometry of the SMC cluster Kron 3. Astron. J. 1996. V. 112. P. 2004.

7. Alcaino G., Liller W., Alvarado F., Kravtsov V., Ipatov A., Samus N., Smirnov 0. NTT photometry in UBV of the distant globular cluster NGC 1841. Astron. J. 1996. V. 112. P. 2020.

8. Смирнов O.M., Рябчикова T.A. Multiprofile - пакет программ аппроксимации линий в звездных спектрах. Астрономический журнал. 1995. Т. 72. С. 848.

9. Samus N., Ipatov A., Smirnov О., Kravtsov V., Alcaino G., Liller W., Alvarado F. A CCD BVRI color-magnitude study of the globular cluster NGC 5286. Astron. Astrophys. Supp. Ser. 1995. V. 112. P. 439.

10. Самусь H., Ипатов А., Смирнов О., Кравцов В., Алькаино Г., Лил-лер В., Альварадо Ф. Возраст шарового скопления М 30 = NGC 7099 из новой ПЗС-фотометрии в полосах BVI. Письма в астрономический журнал. 1995. Т. 21. С. 900.

11. Smirnov О.М., Ipatov А.Р., Samus N.N. PSF Photometry. CCD Astronomy.' 1995. V. 2 N. 1 (spring 1995) P. 14.

12. Smirnov O.M, Piskunov N.E. Image processing on your desktop with pcIPS. IAPPP Communication. V. 52. P. 1.

13. Smirnov O.M., Ipatov A.P. Automated globular cluster photometry with DASH A. In: Astronomical Data Analysis Software and Systems IV. Astron. Soc. of the Pacific Conf. Ser. 1995. V. 77. P. 488.

14. Smirnov O.M., Piskunov N.E. processing tasks under pcIPS. ware and Systems IV. Astron. V. 77. P. 133.

Providing a common GUI to image In: Astronomical Data Analysis Soft-Soc. of the Pacific Conf. Ser. 1995.

15. Smirnov O.M., Piskunov N.E. Astronomical image processing on the PC with pcIPS. In: Astronomical Data Analysis Software and

Systems III. Astron. Soc. of the Pacific Conf. Ser. 1994. V. 61. P. 245.

16. Smirnov O.M. Cosmic ray hit detection with homogenous structures. In: Astronomical Data Analysis Software and Systems III. Astron. Soc. of the Pacific Conf. Ser. 1994. V. 61. P. 257.

17. Smirnov O.M., PiskunovN.E. PClPS 2.0: powerful multiprofile image processing implemented on PCs. In: Astronomical Data Analysis Software and Systems II. Astron. Soc. of the Pacific Conf. Ser. 1993. V. 52. P. 259.

18. Smirnov O.M., Piskunov N.E. A new metaphor for image processing procedures. In: Astronomical Data Analysis Software and Systems II. Astron. Soc. of the Pacific Conf. Ser. 1993. V. 52. P. 208.

19. Smirnov O.M., Piskunov N.E., Afanasyev, V.P., Morozov, A.I. PC-IPS: interactive system for astronomical image processing. In: Astronomical Data Analysis Software and Systems I. Astron. Soc. of the Pacific Conf. Ser. 1992. V. 25. P. 344.

Личный вклад в работы, написанные в соавторстве:

• Основной вклад в разработку и реализацию системы PClPS. Единоличная разработка методов обработки и визуализации, полная реализация пакетов ДАША, ДАША"2 и MultiProfile, адаптация пакета DAOPHOT II.

• Равноправное участие в постановке задачи и анализе фотометрических результатов.

• Основной вклад в исследования фотометрической полноты используемых методов и ПО.

Список литературы

[1] Alcaino G. et al. Astrophys. J. 1988. V. 330. P. 569.

[2] Bergbush P.A., VandenBerg D.A. Astrophys J. Supp. Ser. 1992. V. 81. P. 163.

[3] Bomans D. J. et al. Astron. Astrophys. 1995. V. 298. P. 427.

[4] Buonanno R. et al. Astron. Astrophys. 1983. V. 126. P. 278.

[5] Gilliland R.L., Brown, T.M. Proc. Astron. Soc. of the Pacific. 1988. V. 100. P. 754.

[6] Gratton L. Astrophys. J. 1950. V. 111. P. 31.

[7] Hill G. et al. Pub. Dominion Astrophys. Obs. 1982. V. 16. P. 43.

[8] Llebaria A. et al. In: Proceedings of the 1st ESO/ST-ECF Data Analysis Workshop. Garching: ESO, 1989. P. 85.

[9] Linde P. In: Proceedings of the 1st ESO/ST-ECF Data Analysis Workshop. Garching: ESO, 1989. P. 201.

[10J Lupton R.H., Gunn J.E. Astron. J. 1986. V. 91. P. 317.

[11] Mateo M., Schechter P.L. In: Proceedings of the 1st ESO/ST-ECF Data Analysis Workshop. Garching: ESO, 1989. P. 69.

[12] Penny A.J., Dickens R.J. Mon. Not. Roy. Astron. Soc. 1986. V. 220. P. 845.

[13] Press W.H. et al., Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, Second Edition, New York: Cambridge Univ. Press, 1992, P. 540

[14] Rich R.M. et al. Astron. J. 1984. V. 286. P. 517.

[15] Richer H.B. et al. Astrophys J. Letters. 1995. V. 451. P. L17.

[16] Spencer J.U. Ann. Cape Obs. 1928. V. 10, Part 8. P. 35.

[17] Stetson P.B. Proc. Astron. Soc. of the Pacific. 1987. V. 99. P. 191.

[18] Stetson P.B. 1992, DAOPHOT II User's Manual

[19] Stetson P:B. In: Astronomical Data Analysis Software and Systems I. Astron. Soc. of the Pacific Conf. Ser. 1992. V. 25. P. 297.

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

ИНСТИТУТ АСТРОНОМИИ_

На правах рукописи

СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ПЗС-ФОТОМЕТРИЯ ШАРОВЫХ СКОПЛЕНИЙ

Специальность 01.03.02 — астрофизика, радиоастрономия

Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Научные руководители: д.ф.-м.н. Н.Н. Самусь к.ф.-м.н. А.П. Ипатов

Москва — 1998

Содержание

Введение 1

1 Обзор существующих решений для обработки астрономических изображений и выполнения ПЗС-фотометрии 15

1.1 Получение фотометрических оценок по ПЗС-изображениям 15

1.1.1 Основные понятия....................................15

1.1.2 Методы звездной ПЗС-фотометрии................17

1.1.3 Существующие программные решения задачи РЯР-фотометрии......................................23

1.2 Интегрированные системы обработки данных............25

1.2.1 Визуализация данных................................25

1.2.2 Основные требования к системам обработки ... 29

1.2.3 Краткий обзор некоторых систем..................30

2 Система рсГРЭ и ее приложения 37

2.1 Система обработки астрономических изображений РС1РЭ 37

2.1.1 Технические характеристики........................38

2.1.2 Основные принципы построения системы .... 39

2.1.3 Стандартные алгоритмы обработки................41

2.1.4 Адаптация пакета БАОРНОТ II....................43

2.1.5 Перспективы развития..............................43

2.2 Пакет "ДАША" ..............................................44

2.2.1 Состав пакета........................................44

2.2.2 Формальная постановка задачи....................45

2.2.3 Отождествление измерений..........................48

2.2.4 Отождествление двух наборов......................49

2.2.5 Автоматичесий поиск позиционных стандартов . 52

2.2.6 "ДАШАЛ2": следующее поколение..................59

2.3 МиИлРго£11е: аппроксимация линий в звездных спектрах 62 2.3.1 Функциональные возможности......................62

2.3.2 Алгоритм построения приближения................64

3 Фотометрические и спектроскопические исследования 69

3.1 Фотометрические исследования шаровых скоплений Галактики ....................................................69

3.1.1 ПЗС-фотометрия шарового скопления NGC 5286 70

3.1.2 ПЗС-фотометрия шарового скопления NGC 5927 76

3.1.3 ПЗС-фотометрия шарового скопления М4 = NGC 6121....................................................85

3.1.4 ПЗС-фотометрия шарового скопления NGC 6397 97

3.1.5 ПЗС-фотометрия шарового скопления М 79 = NGC 1904 ..............................................109

3.1.6 ПЗС-фотометрия шарового скопления М 30 = NGC 7099 ..............................................121

3.1.7 Некоторые итоги......................................135

3.1.8 О пересмотре шкалы возрастов....................136

3.2 Фотометрические исследования шаровых скоплений Магеллановых Облаков......................................138

3.2.1 ПЗС-фотометрия скопления NGC 1841............139

3.2.2 ПЗС-фотометрия скопления Krön 3................149

3.2.3 ПЗС-фотометрия шарового скопления NGC 1978 163

3.2.4 Некоторые итоги......................................174

3.3 Спектроскопические исследования с пакетом MultiProfile 176

3.3.1 Сравнение с пакетом REDUCE на примере спектра звезды 112 Her..............................176

3.3.2 Измерение лучевых скоростей и коррекция элементов орбиты £ And............................177

Заключение 181

Перечень рисунков 186

Перечень таблиц 187

Список литературы 189

Введение

ПЗС-приемники и проблемы обработки данных

ПЗС-приемники в последние годы получили повсеместное распостранение и во многих приложениях в оптическом и ближнем ИК-диапазоне практически вытеснили другие типы панорамных приемников. По мере развития технологии появляются ПЗС-матрицы все больших форматов, от 2000x2000 и выше, а также сверхбольшие "мозаичные" приемники, состоящие из нескольких матриц. К преимуществам ПЗС-матриц относится их высокая квантовая эффективность и линейность в достаточно большом динамическом диапазоне. Подробный обзор особенностей применения ПЗС-приемников в астрономии содержится в работе Маккея (1986).

ПЗС-приемники обладают и рядом недостатков. Во-первых, линейный размер фоточувствительной области у них невелик (к мозаичным системам это относится в меньшей степени, но такие системы очень дороги в исполнении) по сравнению с фотопластинками, что не позволяет использовать их для больших панорамных обзоров. Во-вторых, ПЗС-изображения отягощены определенными систематическими пространственными неоднородностями, неразрывно связанными со свойствами приемника. Наиболее существенное из них (по крайней мере в современных приемниках) — неоднородность чувствительности от пикселя к пикселю, т.е. неоднородность шкалы интенсивностей, причем, строго говоря, зависящая от длины волны. Другие искажения связаны с неоднородностью смещения (т.е. нуль-пункта) пикселей, неоднородностями темнового тока, а также с еще более тонкими эффектами, которые могут быть присущи конкретным приборам. Для устранения этих эффектов разработаны различные процедуры предварительной обработки ПЗС-изображений. Однако сложность и приближенный характер таких процедур приводят к тому, что, например, в случае одиночной достаточно яркой звезды фотометрическая точность

при использовании ПЗС-приемника несколько уступает хорошим фотоэлектрическим наблюдениям. Третий недостаток ПЗС-матриц (если его вообще можно назвать недостатком) — огромное количество производимых ими данных. Так например, одно изображение с 16-разрядного приемника формата 2048 х 2048 имеет объем 8 Мбайт. Это обстоятельство существенно повышает требования к компьютерному обеспечению как непосредственно наблюдений, так и их обработки.

Фотометрия перенаселенных полей

В основном мы будем обсуждать фотометрические исследования при помощи ПЗС-приемников. Современные матрицы позволяют одновременно регистрировать тысячи и десятки тысяч объектов на одном изображении. Однако получить из такого изображения фотометрические оценки технически просто только в случае отдельных, изолированных звезд. Поток излучения от звезды рассеивается по некоторой области вокруг центра объекта на картинной плоскости, размер которой зависит от качества изображения. Закон (функцию) рассеяния излучения от точечного источника мы будем для краткости называть функцией рассеяния1 (ФР) или инструментальным профилем2 (ИП). Под просто профилем мы будем понимать реализацию функции рассеяния при наблюдениях конкретной звезды, то есть значения и расположение на изображении совокупности пикселей, зарегистрировавших обнаружимую часть излучения от звезды. Более подробно эти понятия обсуждаются в Главе 1, а также в работе Кинга (1983).

В случае изолированных звезд, полный поток излучения от звезды можно достаточно точно вычислить, просуммировав яркость по области, содержащей профиль звезды, и вычитая каким-то образом полученное значение фона (так называемая фотометрия в синтетической апертуре или апертурная фотометрия. Более подробно этот метод рассматривается в Главе 1.) Однако при наблюдении богатых объектами полей оказывается, что профили существенной части звезд перекрываются с профилями их ближайших соседей, и этот метод становится непригодным. Такие поля, а также их изображения, мы будем называть перенаселенными (over-

ХВ литературе на английском языке принят термин point spread function (PSF). Сокращением "PSF" мы тоже будем иногда пользоваться.

2 Строго говоря, такое название не совсем верно, поскольку часть рассеяния обусловлена атмосферой.

•г . V» я л , \ ■ 'Ж. »■ ■ л»- -и

Рисунок 0.1: ПЗС-юображение поля в шаровом скоплении N00 4833.

Рисунок 0.2-. Изображение фрагмента кадра в виде поверхности. Плоскость соответствует координатам пикселей, по вертикальной оси отложено ■НИ ■ Г V значение сигнала от пикселя (яркость).

Видны профили четырех звезд (четвертая — совсем слабая звезда — находится между двумя слабыми.

crowded). Перенаселенные изображения возникают, в частности, при наблюдениях богато населенных скоплений и галактик (при условии, конечно, что на них вообще разрешаются отдельные звезды). На рис. 0.1 приведено ПЗС-изображение поля в шаровом скоплении NGC 4833, а на рис. 0.2 — поверхность, образованная значениями пикселей в маленьком фрагменте этого изображения, содержащем профили четырех звезд. Наглядно видно перекрытие профилей.

Для получения фотометрии перенаселенных полей используется метод приближения профилей или PSF-фотометрия. Основная его идея заключается в построении некоторой модели инструментального профиля, а затем в одновременном приближении моделью профилей соседствующих звезд. Свободными параметрами при этом является положения центров профилей и коэффициенты пропорциональности яркости (масштаб профиля). Из значений последего параметра, соответствующих наилучшему приближению, сразу получаются относительные звездные величины объектов. Такой метод позволяет в принципе решить проблему фотометрии перенаселенных полей, но, за счет своей технической сложности, чреват различными осложнениями. Более подробно это будет рассмотрено в Главе 1, здесь же лишь отметим, что для выполнения PSF-фотометрии требуются во много раз более трудоемкие вычисления по сравнению с фотометрией апертурной. По длительности эта процедура занимает большую часть всего процесса обработки. В Главе 1 будут рассмотрены несколько существующих программных пакетов для выполнения PSF-фотометрии (Стетсон 1987, 1992; Матео и Шехтер 1989; Буонанно и др. 1983; Буонанно и Янникола 1989; Пенни и Дикенс 1986; Луптон и Ганн 1986; Гиллилэнд и Браун 1988; Линд 1989; Ллебария и др. 1989).

Обработка серий наблюдений

Диапазон звездных величин, которые можно уверенно измерять на ПЗС-изображениях, ограничен снизу по яркости уровнем фона и величиной собственных шумов приемника. Более длительные экспозиции позволяют измерять более слабые объекты, но при этом существенным становится ограничение сверху по ярким объектам, профили которых насыщаются, то есть значения сигнала для наиболее ярких пикселей выходят на верхнюю границу динамического диапазона и перестают линейно зависеть от величины потока излучения, полностью насыщая ячейку ПЗС. У самых ярких объектов возможно

даже перетекание заряда из перенасыщенных пикселей к их соседям. Чтобы расширить диапазон доступных для измерения величин, можно наблюдать одно поле несколько раз при экспозициях разной длительности. Объем данных при этом, естественно, возрастет. Так, например, типичная серия наблюдений в четырех фотометрических полосах может состоять из 40-60 ПЗС-изображений.

Результатом РЯБ-фотометрии каждого такого изображения является список измеренных объектов, содержащий данные о координатах и звездных величинах в относительной системе каждого кадра. Причем если звездные величины могут отличаться лишь нуль-пунктами, то координатные системы разных изображений могут иметь разный масштаб, ориентацию и точку отсчета. Особенно характерна такая ситуация в случае, когда разные фотометрические полосы наблюдаются в разных каналах (разными приемниками). Следовательно, важная задача заключается в отождествлении измерений между кадрами и их объединении в сводные таблицы. В Главе 2 будет подробно рассмотрен разработанный автором пакет "ДАША" (Смирнов и Ипатов 1995), успешно решающий данную задачу.

Системы обработки

Таким образом, мы видим, что получение окончательных данных (скажем, многополосной фотометрии) из исходных ПЗС-изображений — сложный процесс, включающий в себя много разного рода процедур обработки. Количество промежуточных данных при этом огромно. Скажем, упомянутое выше 16-разрядное изображение формата 2048 х 2048, объемом 8 Мбайт, на стадии предобработки порождает 3-4 промежуточных кадра (еще 24-32 Мбайт). РБК-фотометрия по этому изображению дает еще 1-2 промежуточных изображения и список фотометрии для, например, ~ 10 000 объектов. Полная обработка серии из 50 изображений, таким образом, в целом включает в себя порождение ~ 250 промежуточных кадров, или ~ 2 Гбайт информации, а также ~ 500 000 отдельных фотометрических измерений. Вся эта информация должна быть не только обсчитана компьютером, но и проконтролирована и осмыслена исследователем.

С другой стороны, бурное развитие вычислительной техники позволяет реализовывать все более изощренные и математически емкие методы обработки наблюдательных данных и обрабатывать

все большие их объемы. Важно отметить, что в данный момент рост производительности вычислительных систем заметно обгоняет развитие программного обеспечения (ПО) для обработки и визуализации (представления исследователю) данных. Если еще 5 лет назад процесс обработки для исследователя в основном заключался в ожидании окончания счета, то сейчас в режиме ожидания чаще находится компьютер, а скорость обработки больше определяется эффективностью пользовательского интерфейса и возможностью человека быстро осмыслять и контролировать промежуточные результаты, нежели производительностью вычислительной системы. Развитие графических подсистем открывает новые возможности в области визуализации данных и результатов обработки. Таким образом, сегодня актуальна не только разработка новых математических методов, но также разработка и реализация эффективного в использовании ПО для обработки и визуализации данных.

Сложность процедур обработки и большое количество промежуточных результатов приводит к необходимости реализации системы обработки данных. В сравнении с набором разрозненных пакетов программного обеспечения (ПО), реализующих различные стадии процесса обработки, система должна обладать следующими преимуществами (в разной степени в зависимости от особенностей исполнения):

• Объединение различного инструментария обработки в рамках единой среды.

• Единый формат данных, что позволяет избавиться от проблем совместимости по форматам, обычно возникающих при использовании разнородного ПО.

• Встроенные средства визуализации, позволяющие контролировать данные на всех стадиях обработки.

• Единый (или, по крайней мере, подобный) интерфейс пользователя у разных модулей.

• Легко доступный комплект наиболее общих средств обработки (арифметические и геометрические преобразования, статистические средства, и т.п.).

• Возможность реализации новых модулей в рамках системы, которые легко взаимодействовали бы с существующими компонентами.

• Механизм задания пакетных задач (скриптов), в рамках которых взаимодействуют разные модули, для выполнения наиболее рутинных процедур обработки.

Итак, единая система может существенно упростить процесс обработки, особенно в таких сложных случаях, какой описан в начале данного раздела. В Главе 1 будут рассмотрены наиболее распостраненные сегодня системы обработки, такие как IRAF и MIDAS. Глава 2 посвящена собственной разработке, системе pcIPS (Смирнов и др. 1992; Смирнов и Пискунов 1993, 1994, 1995). Глава 3 посвящена результатам фотометрических и спектроскопических исследований, выполненных при помощи PCIPS.

Исследования шаровых скоплений

Являясь одними из старейших объектов Галактики, шаровые скопления представляют огромный интерес для исследователей. Общность происхождения звезд скопления облегчает определение их эволюционного места, а их изучение способно пролить свет на такие фундаментальные проблемы, как возраст Вселенной, история звездообразования и формирования Галактики, звездная эволюция, эволюция химического состава Галактики, динамические процессы в скоплениях. По данной проблематике опубликовано несколько обзоров, например, работы Самуся (1985) и Хессера (1993).

Построение диаграмм Гершпрунга - Рессела для звезд шаровых скоплений — сложнейшая фотометрическая задача, но при успешном выполнении она дает очень ценные научные результаты. Один из наиболее плодотворных путей изучения шаровых скоплений состоит именно в анализе построенных для них диаграмм. Расположение основных последовательностей на диаграммах определяется возрастом и химическим составом скопления, а также его модулем расстояния и покраснением. Анализ диаграмм позволяет выявлять и более тонкие свойства скопления. Обзор астрофизических приложений этого метода приведен в работе Стетсона (1993). Ценная информация заключается также и в двухцветных диаграммах, построенных для звезд скопления (см., например, Самусь 1985).

Шаровые скопления и проблема возраста Вселенной

Одна из острейших на сегодняшний день проблем, на которую проливают свет исследования шаровых скоплений — проблема возраста Вселенной. Традиционный метод оценки возраста шаровых скоплений — изохронный анализ — дает оценки порядка 15-17 млрд. лет для изученных скоплений Галактики. Подобные оценки получаются и в Главе 3 данной работы, где приведены результаты фотометрических исследований шести шаровых скоплений Галактики. С другой стороны, некоторые современные оценки возраста Вселенной, основанные на постоянной Хаббла, значительно ниже — до 11 млрд. лет. Более подробно полемика по этому вопросу освещена в Главе 3. Для подробного исследования этого противоречия требуется накопление, обработка и анализ по однородной методике наблюдательных данных по скоплениям и определение их возрастов независимо от модуля расстоя�