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在天文学飞速发展的20世纪里,天文学家在每一个可能的电磁波段都进行了多次巡天。这些巡天引领了无数个激动人心的伟大发现,并为许多研究课题,例如描绘银河系结构乃至宇宙大尺度结构以及搜寻极端天体等等方面,提供了海量的基础性数据。本文是对各种巡天的综合“巡视”,对近年来比较著名的大天区巡天——2MASS、SDSS、2dfGRS、UKIDSS等进行了简单介绍,列举了它们作出的部分重要科学发现,并对未来的巡天工作进行了展望,希望能有助于大家更深入地认识巡天。 相似文献
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低表面亮度星系(Low Surface Brightness Galaxy, LSBG)的特征对于理解星系整体特征非常重要, 通过现代的机器学习特别是深度学习算法来搜寻扩充低表面亮度星系样本具有重要意义. LSBG因特征不明显而难以用传统方法进行自动和准确辨别, 但深度学习确具有自动找出复杂且有效特征的优势, 针对此问题提出了一种可用于在大样本巡天观测项目中搜寻LSBG的算法---YOLOX-CS (You Only Look Once version X-CS). 首先通过实验对比5种经典目标检测算法并选择较优的YOLOX算法作为基础算法, 然后结合不同注意力机制和不同优化器, 构建了YOLOX-CS的框架结构. 数据集使用的是斯隆数字化巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)中的图像, 其标签来自于$\alpha.40$-SDSS DR7 (40%中性氢苜蓿巡天与第7次数据发布的斯隆数字化巡天的交叉覆盖天区)巡天项目中的LSBG, 由于该数据集样本较少, 还采用了深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN)模型扩充了实验测试数据. 通过与一系列目标检测算法对比后, YOLOX-CS在扩充前后两个数据集中搜索LSBG的召回率和AP (Average Precision)值都有较好的测试结果, 其在未扩充数据集的测试集中的召回率达到97.75%, AP值达到97.83%, 在DCGAN模型扩充的数据集中, 同样测试集下进行实验的召回率达到99.10%, AP值达到98.94%, 验证了该算法在LSBG搜索中具有优秀的性能. 最后, 将该算法应用到SDSS部分测光数据上, 搜寻得到了765个LSBG候选体. 相似文献
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星际弥散带(Diffuse Interstellar Bands,DIBs)自发现以来已经经历了近百年的研究,但是至今仍然是天体光谱学上的一个未解之谜。针对SDSS DR7的光谱数据提出了一种星际弥散带特征自动识别方法。该方法基于谱线特征匹配,通过光谱流量限制的方法进行星际弥散带特征的自动识别。利用它可对相对定标的巡天光谱进行广泛的星际弥散带候选天体搜索,在海量光谱数据中获取更多具有星际弥散带特征的河内恒星。通过对SDSS DR7中位置相对合适的超过300个盘的天体光谱的遍历,已经得到了一系列具有星际弥散带特征的候选河内恒星,并且证明了该方法简单有效且具有鲁棒性。这为载体证认等工作提供了大量辅助数据,极大地推进了星际弥散带的研究。 相似文献
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星际弥散带(Diffuse Interstellar Bands,DIBs)自发现以来已经经历了近百年的研究,但是至今仍然是天体光谱学上的一个未解之谜.针对SDSS DR7的光谱数据提出了一种星际弥散带特征自动识别方法.该方法基于谱线特征匹配,通过光谱流量限制的方法进行星际弥散带特征的自动识别.利用它可对相对定标的巡天光谱进行广泛的星际弥散带候选天体搜索,在海量光谱数据中获取更多具有星际弥散带特征的河内恒星.通过对SDSS DR7中位置相对合适的超过300个盘的天体光谱的遍历,已经得到了一系列具有星际弥散带特征的候选河内恒星,并且证明了该方法简单有效且具有鲁棒性.这为载体证认等工作提供了大量辅助数据,极大地推进了星际弥散带的研究. 相似文献
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平方公里阵列(Square Kilometre Array,SKA)项目是建设全球最大射电望远镜的国际合作项目,其灵敏度和测量速度将比当前所有的射电望远镜都要高出一个数量级.连续谱巡天是SKA的主要观测模式之一,基于连续谱成像建立巡天区域的标准星图,将能为后续天文科学研究奠定重要基础.银河系与河外星系全天默奇森宽场阵列拓展巡天(GaLactic and Extragalactic All-sky Murchison Widefield Array survey eXtended,GLEAM-X)是2018—2020年利用SKA先导望远镜默奇森宽场阵列(Murchison Wide-field Array,MWA)二期拓展阵列开展的新的射电连续谱巡天项目,观测期间积累了大量的低频巡天观测数据.海量观测数据的自动化、大批量处理是SKA望远镜项目所面临的的最大挑战和难题之一,基于分布式执行框架的成像管线优化经验将有助于解决海量数据处理问题.详细介绍了GLEAM-X成像管线并对其进行整合和改进,在中国SKA区域中心原型机(China SKA Regional Centre Prototype,... 相似文献
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《天文学进展》2018,(4)
星系形态与星系的形成和演化有着密切的联系,因此星系形态分类(galaxy morphology classification)成为研究不同星系物理特征的重要过程之一。斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)等大型巡天计划产生的海量星系图像数据对星系形态的准确、实时分类提出了新的挑战,而深度学习(deep learning)算法能有效应对这类海量星系图片的自动分类考验。面向星系形态分类问题提出了一种改进的深度残差网络(residual network, ResNet),即ResNet-26模型。该模型对残差单元进行改进,减少了网络深度,并增加了网络宽度,实现了对星系形态特征的自动提取、识别和分类。实验结果表明,与Dieleman和ResNet-50等其他流行的卷积神经网络(convolution neural network, CNN)模型相比,ResNet-26模型具有更优的分类性能,可应用于未来大型巡天计划的大规模星系形态分类系统。 相似文献
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LAMOST(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope)的巡天战略系统的主要功能是安排观测计划,而规划巡天星表是开展所有工作的初始步骤。天文研究人员或者巡天观测人员需要从各种类型的数据库进行选星、提取和录入。使用JDBC(JavaDatabase Connectivity)数据库访问技术,利用面向对象的编程思想,实现了一个能访问多种类型数据库、获取星表数据、数据格式转换和星表录入的工具,支持大数据量处理,为天文研究人员以及巡天观测管理人员提供帮助。 相似文献
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近期, Sloan数字巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)对一个天区成功进行了反响映射观测,目的在于检验已被广泛应用的R-L关系. R为宽线区的响应权重半径, L为5100?A处的单色光度.在第1年的数据中获得了两方面结果:(1)高吸积率AGN(Active Galactic Nucleus)具有远远短于R-L关系的时间延迟,证实了丽江2.4 m望远镜反响映射观测结果;(2)一些较低吸积率的AGN也具有很短的时间延迟.较低吸积率AGN的时间延迟变短是由于黑洞反向吸积过程导致.这个结果从观测上证实了Wang等人2014年的理论预言.反向吸积黑洞的发现具有重要意义,这表明类星体中黑洞的宇宙学演化是通过随机吸积而进行的. 相似文献
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巡天观测与高能物理、黑洞天文等领域均有密切的联系.基于星系-超新星二分类问题,研究光谱数据预处理,结合余弦相似度改善PCA(Principal Component Analysis)光谱分解特征提取方法,用SDSS(the Sloan Digital Sky Survey)、WISeREP(the Weizmann Interactive Supernova data REPository)组成的5620条光谱数据集训练支持向量机,可以得到0.498%泛化误差的识别模型和新样本分类概率.使用Neyman-Pearson决策方法建立NPSVM(Neyman-Pearson Support Vector Machine)模型可进一步降低超新星的漏判率. 相似文献
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《天文学进展》2015,(4)
宇宙微波背景辐射(CMB)探测和大尺度结构(LSS)巡天是两种研究宇宙演化的重要手段。近年来高精度的宇宙微波背景辐射实验和大尺度结构巡天可以对今天的宇宙学模型给出精确测量,比如宇宙曲率、暴胀模型参数和原初非高斯性等。宇宙大尺度结构的原初非高斯性揭示了在甚早期宇宙中引发大尺度结构的原初扰动的物理诱发机制,有效地对不同暴胀模型进行区分,是研究甚早期宇宙的有效工具和手段。但是最近的研究结果表明,很多大尺度结构巡天的数据被系统误差严重污染,如大气视宁度、天光背景等,这些误差导致由大尺度结构巡天数据给出的原初非高斯的研究结果与实际情况相差甚远。大尺度结构巡天数据的系统误差消除和它对限制宇宙原初非高斯性的改善,对更好地了解甚早期宇宙具有重要意义。 相似文献
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基于斯隆数字化巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)第12期数据(data release 12,DR12)的光谱,分析引力透镜类星体SDSS J1001+5027的A, B两个像的光谱。两个像光谱的红移分别为1.84132±0.00024和1.84545±0.00012,透镜天体红移约为0.415。通过证认可靠的CⅣλλ1548, 1551或Mg Ⅱλλ2796, 2803窄吸收双线的方法,证认出A, B两个像的光谱中红移分别为1.60677±0.00012, 0.87140±0.00007和0.41455±0.00006的3个吸收系统。从3个吸收系统共证认出27条窄吸收线。测量27条窄吸收线的等值宽度,再通过分析、比较3个吸收系统在A, B两个像光谱中吸收线的数量及等值宽度的差异,给出了3个吸收系统在引力透镜类星体SDSS J1001+5027视线方向可能的分布示意图。 相似文献
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《天文学报》2016,(4)
深度学习是当前机器学习、模式识别和人工智能领域中的一项热点研究技术,非常适用于处理复杂的大规模数据.基于深度学习理论构建了一个5层的栈式自编码深度神经网络,对恒星大气物理参数进行自动估计,网络各层的节点数分别为3821-500-100-50-1.使用美国大型巡天项目Sloan发布的Sloan Digital Sky Survey(SDSS)实测光谱以及由Kurucz的New Opacity Distribution Function(NEWODF)模型得到的理论光谱进行了实验验证,对有效温度(Teff)、表面重力加速度(lg g)和金属丰度([Fe/H])3个物理参数进行了自动估计.结果表明,栈式自编码深度神经网络的估计精度较好,其中在SDSS数据上的平均绝对误差分别为:79.95(Teff/K),0.0058(lg(Teff/K)),0.1706(lg(g/(cm·s~(-2)))),0.1294 dex([Fe/H]);在理论数据上的平均绝对误差分别是:15.34(Teff/K),0.0011(lg(Teff/K)),0.0214(lg(g/(cm·s~(-2)))),0.0121 dex([Fe/H]). 相似文献
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《天文学报》2016,(1)
郭守敬望远镜(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope,LAMOST)、斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)、英澳望远镜(AngloAustralia Telescope,AAT)等大多数多目标光纤光谱望远镜现用的数据处理流程都是基于一维算法的.以LAMOST为例提出多目标光纤光谱数据处理流程方法.在LAMOST现用数据处理流程中,在预处理过程之后,通过基于一维模型的抽谱算法从二维观测目标光谱数据中得到一维抽谱结果作为中间数据.后续的处理步骤都基于一维模型的算法.然而,这种数据处理流程不符合观测光谱的形成机理.因此,在每个步骤中都引入了不可忽略的误差.为了解决这一问题,提出了一种还未被用于LAMOST及其他望远镜数据处理系统的新颖的数据处理流程.重新设计安排了各个数据处理模块的顺序,各关键步骤算法都是基于二维模型的.核心算法将详细论述.此外,列出了部分实验结果来证明二维算法的有效性和优越性. 相似文献
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《天文研究与技术》2021,(1)
在建的云南大学多通道测光巡天望远镜(Multi-channel Photometric Survey Telescope, Mephisto)预计在2022年开展W巡天(Mephisto-W Survey),将对北半球可观测天区(赤纬δ-15~°,面积约26 000平方度)开展多通道多历元测光巡天,为细致描绘银河系结构、深刻理解星系形成和演化理论、精确限制宇宙学模型、深入探究暗物质暗能量本质提供重大契机。基于丽江观测站天文台址监测系统2019全年观测数据,利用机器学习方法模拟丽江站一年的台址条件模型,简单估算了在不同曝光时间下,多通道多历元测光巡天一整年对巡天天区的可观测次数与期望极限星等。考虑到多通道多历元测光巡天的科学目标,建议对每个天区单次观测采用曝光2次,每次时长为20 s的曝光模式,在这种曝光模式下,可以实现全年对巡天天区在每组滤波片组合(ugi和vrz)下分别进行约3.8次观测,单次观测r波段极限星等可达22.37等,叠加星等可达23.11等。 相似文献
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阻尼莱曼α吸收线系统(DLAs)是中性氢柱密度超过2×10~(20) cm~(-2)的类星体吸收线系统。按照现有的观点,DLAs是高红移环境中星系及恒星形成的中性气体库,它们很可能是现今星系的前身。近20年来随着DLAs巡天观测的迅猛发展,尤其是SDSS巡天观测数据的释放,DLAs统计样本达到千计的量级,大大推动了DLAs的观测和研究。由于受到观测的某些限制,样本还有偏,尤其是缺少低红移DLAs,但是,通过大样本DLAs系统的研究,已经获得了有关宇宙中性气体演化的许多信息,如DLAs的数密度在高红移处(z1.5)是有演化的,但在低红移处基本不演化,从而确认了今天的星系形成于较高红移处。研究也发现DLAs对宇宙质量密度的贡献随红移的演化减弱,DLAs的中性氢气体柱密度分布函数与本地星系的中性氢柱密度分布函数十分相似等一些有趣的结论。着重介绍DLAs的基本知识以及20年来巡天的有关进展,包括DLAs的观测证认、统计特性等,并指出目前DLAs样本不完备的主要原因。 相似文献
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天文学从本质上讲是一门以观测为基础的科学,其发展在很大程度上依赖于对尽可能多的样本进行尽可能多的观测为基础建立起来的统计规律。不夸张地说,天文学的发展史实际就是一部巡天史。所谓“巡天”,就是对特定的目标天区或全部可见天区进行有目的的仔细巡查。这个看上去笨拙朴素的方法,恰恰是人类与宇宙对话的最佳途径。从第谷的肉眼观天到赫歇尔开创恒星天文学,从皮亚齐发现第一颖小行星到汤博邂逅冥王星,从声名赫赫的SDSS（斯隆数字巡天）到正在实施的“盖娅”（Gaia）计划,尽管目标大小不同、手段有高下有别,但是这些名留青史的天文学家和项目组付出了巨大艰辛所做的,其实都是同一件事,就是翻来覆去地一遍遍对宇宙进行各种普查,而我们今天获得的几乎所有天文知识也正来源于这样的普查。 相似文献