Mega-Archive 与 EURONEAR 天文世界图像数据挖掘工具
摘要
世界天文图像档案为时域天文学科学以及其他热点课题（如空间防御）提供了巨大机遇，天文观测台应在大数据时代增进这一财富并使其更易获取。2010 年我们引入了 Mega-Archive 数据库和用于挖掘含太阳系天体（聚焦于近地小行星（NEAs））图像的 Mega-Precovery 服务器。本文介绍了其改进，并引入了过去五年中开发的一些新的相关数据挖掘工具。目前，Mega-Archive 已索引来自六大主要集合（CADC、ESO、ING、LCOGT、NVO 和 SMOKA）及其他仪器档案与巡天的 1500 万幅图像。该元数据索引集合由爬虫每日更新（自 2014 年起），爬虫对五大主要集合执行自动查询。自 2016 年起，这些数据挖掘工具运行于新的专用 EURONEAR 服务器，数据库迁移至支持稳健快速查询的 SQL 引擎。为限定在大视场 mosaic 相机所拍图像中搜索移动或固定天体的区域，我们构建了图形化工具 FindCCD 和 FindCCD for Fixed Objects，将目标叠加在七种 mosaic 相机之一（Subaru-SuprimeCam、VST-OmegaCam、INT-WFC、VISTA-VIRCAM、CFHT-MegaCam、Blanco-DECam 和 Subaru-HSC）上，并绘制观测不佳 NEAs 的不确定性椭圆。2017 年我们改进了 Mega-Precovery，其现提供星历计算的两种选项和输入三种选项（由编号、轨道或观测定义的天体）。此外，我们开发了 Mega-Archive for Fixed Objects (MASFO) 和 Mega-Archive Search for Double Stars (MASDS)。我们认为科学成像档案的巨大潜力仍未被充分利用。
引用
@article{arxiv.1905.08847,
title = {Mega-Archive and the EURONEAR Tools for Datamining World Astronomical Images},
author = {Ovidiu Vaduvescu and Lucian Curelaru and Marcel Popescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.08847},
year = {2019}
}
备注
Paper submitted to Astronomy and Computing (25 Mar 2019)