追求 LSST 科学需求：测光算法比较
天体物理学
2009-02-02 v1
摘要
我们开发了一个端到端的测光数据处理流水线，以比较当前常用于地基成像数据的测光算法。该测试平台具有极高的适应性，使我们能够执行许多研发任务，包括图像相减与叠加、目标检测与测量、测光星表生成，以及创建和存储包含时间序列信息的数据库表。开展此项测试旨在评估现有测光算法，以供下一代大型综合巡天望远镜 (LSST) 图像处理流水线参考。我们概述了对四个软件包的测试结果：斯隆数字巡天 (SDSS) 的 Photo 包、Daophot 和 Allframe、DoPhot 以及两个版本的 Source Extractor (SExtractor)。量化了这些算法执行点源测光、天体测量、形状测量、星系分离以及在低信噪比下测量目标的能力。我们还对 Daophot 和 Allframe 进行了详细的稠密场比较，并详细剖析了 SExtractor 的速度和内存需求。我们发现 Daophot 和 Photo 均能执行足够高精度的孔径测光以满足 LSST 的科学需求，但在 PSF 拟合测光方面表现稍逊。Photo 在同时测量点和延展源的形状与亮度方面表现最佳。SExtractor 是最快的算法，其软件的近期升级产生了高质量的质心和形状测量结果，且对暗星等几乎没有偏差。Allframe 在稠密场中产生了最佳的测光结果。
引用
@article{arxiv.0712.0637,
title = {In Pursuit of LSST Science Requirements: A Comparison of Photometry Algorithms},
author = {Andrew C. Becker and Nicole M. Silvestri and Russell E. Owen and Zeljko Ivezic and Robert H. Lupton},
journal= {arXiv preprint arXiv:0712.0637},
year = {2009}
}
备注
Accepted for publication in PASP. Appendix is included only here in this eprint. 11 figures, 18 tables