星系与质量组装(GAMA)：基于光学先验利用LAMBDAR的精确全色测光
星系天体物理
2016-04-27 v2
摘要
我们提出R语言中的Lambda自适应多波段去混叠算法（LAMBDAR），这是一种利用从高分辨率光学成像导出的先验孔径定义，在计算既非像素匹配也非PSF匹配的图像上的匹配孔径测光的新型代码。该程序的开发动机是希望跨大范围测光成像获得一致的测光和不确定度，用于计算光谱能量分布。我们描述了该程序，特别是稳健确定全色测光所需的关键特征：孔径传播到任意分辨率图像、局部背景估计、孔径归一化、不确定度确定与传播以及天体去混叠。使用模拟图像，我们证明该程序能够在高分辨率低混淆和低分辨率高混淆两种情况下恢复准确的测光测量。我们将该程序应用于星系与质量组装（GAMA）全色数据发布（PDR；Driver et al. 2016）的21波段测光数据集，该数据集包含从远紫外到远红外的成像。我们将LAMBDAR导出的测光与Driver et al. (2016)中给出的测光进行比较，发现数据集间广泛一致。尽管如此，我们证明LAMBDAR的测光优于GAMA PDR的测光，这由LAMBDAR数据集中颜色离群率和固有散度的降低所确定。类似地，我们发现使用LAMBDAR测光时恒星质量和恒星形成率的离群率有所下降。最后，我们注意到可约束的紫外和中红外源数量异常增加，同时可探索的中红外颜色-颜色参数空间显著增大。
引用
@article{arxiv.1604.01923,
title = {Galaxy And Mass Assembly (GAMA): Accurate Panchromatic Photometry from Optical Priors using LAMBDAR},
author = {A. H. Wright and A. S. G. Robotham and N. Bourne and S. P. Driver and L. Dunne and S. J. Maddox and M. Alpaslan and S. K. Andrews and A. E. Bauer and J. Bland-Hawthorn and S. Brough and M. J. I. Brown and M. Cluver and L. J. M. Davies and B. W. Holwerda and A. M. Hopkins and T. H. Jarrett and P. R. Kafle and R. Lange and J. Liske and J. Loveday and A. J. Moffett and P. Norberg and C. C. Popescu and M. Smith and E. N. Taylor and R. J. Tuffs and L. Wang and S. M. Wilkins},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.01923},
year = {2016}
}
备注
38 pages, 27 figures, 3 tables, 3 appendices, accepted for publication in MNRAS