深场成像未来研究前景：银河系卷云细丝的个体分析

银河系卷云的存在是研究银河系内暗弱天体和低面亮度河外结构的障碍。为研究 SDSS Stripe 82 数据中的单个卷云细丝，我们开发了基于机器学习与神经网络的技术，能够在整个 Stripe 82 中将细丝与前景和背景源分离，其精度与人工专家相近。我们对单个细丝的光度研究表明，只有在 SDSS $r$ 波段亮于 26 mag arcsec$^{-2}$ 的细丝，才可能凭借其在光学波段的特征颜色在 SDSS Stripe 82 数据中被识别。我们还展示了数据处理（如平场校正、亮星掩蔽与天空背景扣除）对颜色估计的显著影响。借助模拟数据分析细丝颜色分布，我们得出结论：多数细丝的颜色位于以下范围：$0.55 \leq g-r \leq 0.73$ 且 $0.01 \leq r-i \leq 0.33$。我们的工作为在现有及未来深光学巡天中分析各类低面亮度特征（卷云、潮汐尾、恒星流等）提供了有用框架。出于实用目的，我们提供了尘埃细丝星表。