星系的结构与光度分类——I.基于近距离星系样本的校准

本文定义了一个从观察中可获得的、多参数空间，用于对近距离和远距离星系进行分类。参数包括亮度、颜色以及图像结构参数：大小、图像浓度、非对称性和面积亮度。在以Frei等人（1996）调查的“正常”Hubble分类星系为初始校准样本后，我们发现，只有其中一部分参数为该样本提供了有用的分类边界。有趣的是，这一子集不包括距离相关的尺度参数，如大小或亮度。关键要素是将光谱指数（例如，颜色）与图像结构参数和尺度参数（浓度、非对称性和面积亮度）的组合。我们将图像结构参数（浓度和非对称性）称为“形态”指数。我们基于光谱指数、形态和面积亮度（尺度）定义了一个初步分类方案，该方案成功地将正常星系分为三个类别。我们有意将这些类别与熟悉的标签——早期、中间和晚期——相匹配。这一分类或基于上述四个参数的其他分类，可可靠地用于在较宽范围的红移下定义可比样本。此类样本的大小和亮度分布将不会因本选择过程而产生偏差，除了通过光谱指数、形态和面积亮度之间的星体物理相关性之外。