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Manual Autor: Matheus Bernini Peron Email: matheus.b.peron@gmail.com Link GitHub: https://github.com/MathBern/PYpeline INTRODUÇÃO A extração de informações científicas dependem de um bom processo de redução dos dados observacionais crus obtidos, atualmente, com os CCDs. Os elementos que separam a imagem crua e a informação científica buscada são os ruídos envolvidos na detecção dos fótons; são, eles geralmentes: ruído devido ao processo de leitura do CCD ruído devido a emissão térmica dos próprios instrumentos ruído devido a sensibilidade diferenciada a radiação de cada (grupo de) pixel do CCD Há diversas técnicas e métodos de implementá-las que permitem reduzir esses erros e extrair a ciência relevante. A técnica que será exposta e implementada, com certas modificações, pelo PYpeline será o Procedimento Padrão IRAF (Tody 1992). Correção de Bias: 1 – Cria-se uma imagem, denominada masterbias, a partir da combinação pela mediana 1 das imagens de bias feitas pelo(a) observador(a). 2 – Subtrai-se o masterbias de todas as outras imagens (ciência, dark e flat) Correção de Dark Current2: ! - É necessário exista antes o masterbias. 1 – Subtrai-se de cada imagem de dark o masterbias 2 – Cria-se uma imagem, denominada masterdark, com o dark mediano a partir das várias imagens de dark. 3 - Subtrai-se o masterdark das imagens de ciência e de flat Correção e Normalização de Flat: !É necessário que exista masterbias e masterdark (este último se houver) 1 – Subtrai-se de cada imagem de flat o masterbias e o masterdark, este último se houver 2 – Obtém-se o valor médio de todos os pixels para uma imagem e divide-se a imagem por este valor obtido. 3 – Cria-se uma imagem mediana, masterflat, a partir das imagens de flat já normalizados Correção de Imagens de Ciência3: !É necessário que exista masterbias, masterflat e masterdark 1 – Subtrai-se de cada imagem de ciência o masterbias e o masterdark, se houver. 2 – Multiplica-se cada imagem de ciência pelo masterflat A – Se necessário, combina-se as imagens de ciência para uma imagem principal. Análise Fotométrica dos dados: Essa parte está a critério do(a) cientista e depende do objetivo buscado. O PYpeline não faz esse trabalho em sua versão atual. 1 2 3 Através da mediana elimina-se a contaminação devido a raios cósmicos, que possuem altíssimo número de contagens e provocariam um aumentdo artificial do nível médio caso a combinação seja pela média. Não incluido no Pypeline, já que atualmente, o ruído térmico não é significante. Não incluído no Pypeline, já que o código se propõe apenas a fazer a redução primária. O PYpeline tem por objetivo fazer a remoção do bias e do flat apenas através da sua função principal ReduceCompletely, seguindo o fluxograma abaixo. Dados observaionais (já organizados) Cria um MasterFlat [função CreateMasterFlat] Remove o Flat Cria um MasterBias [função CreateMasterBias] Existe Masterbias? Remove o Bias Existe Masterflat? Existe previamente arquivo com o mesmo nome? Não faz a redução Output: - Imagens tratadas individuais - Imagem combinada DEPENDÊNCIAS E PRÉ-REQUISITOS O PYpeline é um código escrito em Python 3.6 (portanto, recomenda-se que o(a) usuário(a) utilize versões posteriores ao Python 3.5), e depende de alguns pacotes para funcionar corretamente (ver o Readme.md). Eles tem funções que tem por objetivo facilitar o trabalho numérico dos dados (Numpy, Numba), gerenciamento de arquivos (Os, Glob) e leitura dos arquivos FITS (Astropy). Além das depêndências de pacotes, o PYpeline depende de uma organização de diretórios específica para funcionar corretamente (figura abaixo). Diretório da Observação bias Todas as imagens de bias flat Todas as imagens de flat science_raw Todas as imagens de ciência science_reduced Ciência reduzida auxiliary_images MasterBias e MasterFlat Arquivos criados pelo PYpeline Arquivos originais do(a) cientista Cada diretório deve conter as respectivas imagens, de acordo com sua função. Assim não importa o nome dos arquivos, desde que estejam nas pastas corretas. EXEMPLOS E VERIFICAÇÕES DA QUALIDADE DA REDUÇÃO Obtendo os dados Os dados utilizados nos exemplos e nos testes pertencem ao colaborador Walter S. Martins Filho e podem ser baixados através do link: https://www.dropbox.com/s/4u5qmtv1b154tzz/xo2b.zip?dl=0 . Os diretórios não estão organizados de acordo com a descrição da seção anterior, cabendo ao usuário organiza-los. Exemplo Na pasta Examples, há um arquivo demonstrando a utilização das funções. Testes Antes de executar o arquivo de teste, faça primeiro o exemplo! O PYpeline tem embutido nas funções CreateMasterBias e CreateMasterFlat pequenos testes que permitem averiguar a qualidade das imagens de normalização. No entanto, outros testes que o(a) cientista queira fazer não estão incluídos no pacote, devendo ele(a) elaborar por si. O teste do masterflat é feito fazendo uma média da imagem. Se o valor calculado estiver no intervalo (0.9, 1.1), considera-se que a função foi bem sucedida e o masterflat está próprio. O teste do masterbias é igual ao do masterbias, tirando a média. Se esta for menor que 30, considera-se que o masterbias tem boa qualidade. Na pasta Tests, existe um arquivo que realiza um teste da qualidade geral da redução mostrando a diferença de uma determinada imagem reduzida com sua progenitora crua (figura abaixo). Como é possível ver, existem regiões mais claras e mais escuras, revelando as diferenças entre as imagens cruas e as imagens tratadas. CONSIDERAÇÕES FINAIS O código não se propõe um ser um pipeline de ponta, porém já é capaz de fazer a redução básica para as necessidades científicas modernas. Em suas novas versões, mais funções serão incorporadas, melhorando o código.
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File Type : PDF File Type Extension : pdf MIME Type : application/pdf PDF Version : 1.4 Linearized : No Page Count : 5 Language : pt-BR Author : Matheus Peron Creator : Writer Producer : LibreOffice 5.1 Create Date : 2018:05:07 22:30:27-03:00EXIF Metadata provided by EXIF.tools