低表面亮度天区中最佳天空背景减除策略

低表面亮度 (LSB) 天区 ($\mu_{g} \gtrsim 26$ mag arcsec$^{-2}$) 包含广阔且大多未被探索的发现空间，涵盖从矮星系到弥漫星际介质的各类天体。进入这一天区需要精确去除仪器特征和光污染，其中最关键的是夜天光发射。这并非易事，因为微弱的天体物理和仪器污染可能会在表征 LSB 结构所需的精度上使天空模型产生偏差。利用理想化的合成图像，我们评估了这种偏差如何影响两种常见的面向 LSB 的天空估计算法：1) 掩模与参数建模，以及 2) 抖动曝光的叠加与平滑。未探测到的流量通过为所有导出的天空模型强加一个基座偏移量而限制了这两种方法。对固定源进行仔细的深度掩模可以缓解这一问题，但源密度始终施加了一个根本性的限制。即使在低密度天区，恒星散射光也能贡献 $\sim28$--$29$ mag arcsec$^{-2}$ 的背景流量；因此，在进行天空估计之前将其去除至关重要。对于复杂的天空背景，图像组合是一种有效的非参数方法，尽管它强烈依赖于观测策略，并会在平滑核尺度上给图像增加噪声。预先减除固定源可能是实现稳健天空估计的唯一实用方法。因此，我们测试了第三种算法，即从曝光图像中减去初步的天空背景减除叠加图像，以隔离天空发射。不幸的是，天空估计中的初始误差会传播到所有后续的天空模型中，使得该方法不切实际。对于像 LSST 这样的大型巡天项目，其关键科学目标限制了观测策略，假设恒星散射光已被预先去除，那么掩模与建模仍然是最佳的天空估计方法。