从SDSS类测光中恢复星系的三维结构性质

因为星系的3D性质，基于星系图像构建星系空间密度分布模型的算法比表面密度分布近似有许多优势。我们提出了一种从图像中推导星系空间结构和整体参数的方法，并在理想化模型星系样本上估计了其精度和推导参数简并性。测试星系由一个盘状分量和一个球状分量组成，比例和性质可变。两个分量都假设为轴对称且共面。我们模拟这些测试星系，如同在SDSS项目中通过ugriz滤光片观测一样，从而获得一组具有已知内在性质的真实不完美星系图像。然后，通过用核球+盘空间分布模型的2D投影近似表面亮度分布来重新建模这些人工SDSS星系，并将恢复的参数与初始参数进行比较。在r波段极限星等18等以下，恢复的积分光度和颜色指数的误差保持在0.05星等以内，单个分量的光度误差在0.2星等以内。在大多数情况下，恢复的核球-盘比(B/D)误差在40%以内，对于低B/D的星系变得更差，但核球和盘之间的总体平衡没有系统性偏移。假设内在盘轴比<0.3，对于大多数B/D<2的星系，倾角估计误差<5度，对于B/D高达6的星系，误差<15度。在大多数情况下，恢复的星系分量大小的误差低于10%。总的来说，由于几何原因，盘分量的模型比球状分量的模型更准确。