WINGS 星系团中星系的形态

我们给出了 WINGS 巡天（Fasano et al. 2006）中近邻星系团的形态星表。该星表共包含 39923 个星系，我们通过将专门设计的工具 MORPHOT 应用于 WINGS V 波段成像，提供了自动估计的形态类型。对于约 3000 个星系，我们还提供了视觉估计的形态类型。论文的很大一部分致力于描述 MORPHOT 工具，其应用目前至少限于 WINGS 成像。该工具的自动形态分类方法是非参数且完全经验性的。具体而言，MORPHOT 利用 21 个可直接从星系图像轻松计算的形态诊断指标，提供两种独立的分类：一种基于最大似然（ML）半解析技术，另一种基于神经网络（NN）机器学习。使用约 1000 个经过视觉分类的 WINGS 星系的适当选择样本，来校准 ML 估计器的诊断指标，并作为 NN 机器的训练集。最终的形态估计器结合了这两种技术，在应用于额外的约 1000 个视觉分类 WINGS 星系测试样本时，以及与 Fukugita et al. (2007) 和 Nair et al. (2010) 视觉分类的 SDSS 星系小样本比较时，均证明是有效的。最后，除了 WINGS 星系团中的星系形态分布（已修正场污染），我们还给出了不同形态类型的椭圆率 ({\epsilon})、颜色 (B-V) 和 Sérsic 指数 (n) 分布，以及作为星系团中心距离（以 R200 为单位）函数的形态比例。