Implementaci\'on de un nuevo algoritmo de identificaci\'on de fuentes estelares en el c\'odigo SACAMAN

TL;DR

This paper presents an improved, faster algorithm for identifying stellar sources in the SACAMAN code, enabling efficient magnitude extraction for predefined objects, and is applied to study variable carbon stars in the Galactic Bulge.

Contribution

An enhanced proximity algorithm reduces processing time by approximately 70%, improving stellar source identification in the SACAMAN code.

Findings

Significant reduction in processing time.

Successful application to variable carbon stars.

Enhanced accuracy in stellar magnitude determination.

Abstract

An improved version of the identification stellar sources module in the quasi-automatic SACAMAN code is presented, which allows to obtain YZJHKs-VVV magnitudes for a set of predefined objects. The procedure uses a proximity algorithm $\simeq$ 70 less time-consuming than the previous method of successive and counting approximation. This code is being applied to the study of variability of carbon stars belonging to the Galactic Bulge.

Full text

*(1) Observatorio Astronómico (UNC)

(2) IATE (CONICET)

Resumen.   Se presenta una versiòn mejorada del mòdulo de identificaciòn de fuentes estelares en el còdigo cuasi-automàtico SACAMAN, el cual permite obtener magnitudes YZJHKs-VVV para un conjunto de objetos de interès. El procedimiento utiliza un algoritmo de proximidad, insumiendo un tiempo de procesamiento $\simeq$ 70 veces menor que el mètodo de aproximaciones y conteos sucesivos de la versiòn anterior. Este còdigo està siendo utilizado en el estudio de variabilidad de estrellas de carbono pertenecientes al bulbo galàctico.

1. Introducciòn

Las estrellas de carbono (CSs) son estrellas gigantes frìas evolucionadas que presentan material circunestelar en forma de $shells$, granularidad amorfa, discos o nubes. Uno de sus fenòmenos caracterìsticos es la variabilidad y el anàlisis de la misma permite explicar las propiedades fìsicas y los procesos que tienen lugar en sus atmòsferas, como asì tambièn determinar su estado evolutivo (Alksne et al. 1991).

El relevamiento VVV provee una excelente oportunidad para llevar adelante estudios precisos de variabilidad, ya que nos brinda fotometrìa infrarroja profunda y multi-èpocas que permiten construir curvas de luz de alta calidad (Merlo 2015, 2016a,b). Debido a la gran cantidad de datos que el mismo brinda, elaboramos un còdigo que permite obtener para tal fin las magnitudes YZJHKs de cada objeto de interès.

2. Procedimiento

En la Figura 1 se muestra el procedimiento general del còdigo. El mismo consta de tres mòdulos: Descarga $-$ Identificaciòn $-$ Tabulaciòn (Merlo 2016a).

El procedimiento se inicia introduciendo en un $script$ genèrico el còdigo numèrico que permite la descarga de los catàlogos, previamente gestionado en la plataforma CASU, el $tile$ de trabajo y las coordenadas de catàlogo de la fuente de interès. Posteriormente se lo ejecuta en consola y automàticamente lleva a cabo cada uno de los mòdulos para lo cual requiere conectividad Internet permanente. Las corridas del còdigo fueron realizadas en grupos de 8 a 10 fuentes, debido a imprevisibles cortes de la conexiòn a Internet.

2.1. Catàlogos

Los catàlogos fotomètricos utilizados fueron obtenidos a partir de las imàgenes VVV ya procesadas puestas a disponibilidad del grupo colaborador por CASU (Cambridge Astronomical Survey Unit). Las mismas contienen las posiciones, los flujos y algunas mediciones de forma obtenidas con diferentes aperturas, que incluye la clasificaciòn morfològica màs probable.

Cada unidad de observaciòn que brinda el telescopio VISTA, de cuatro metros de diàmetro, se denomina “$tile$”, y consiste de 6 campos individuales de calado denominados “$stacks$” (ligeramente desplazados), cada uno de èstos a su vez conformados por las 16 imàgenes obtenidas en cada uno de los CCDs del instrumento, convenientemente superpuestos para producir la imagen final.

Toda la fotometrìa para este trabajo està basada en los catàlogos $pawprint$ $stack$ CASU 1.3. Estos fueron elegidos en vez de los catàlogos $tiles$ màs profundos ya que, en estos ùltimos, se han realizado correcciones fotomètricas a travès del CASU Vista Data Flow System con el objetivo de aplanar diferencias espaciales que pudieran aparecer en cada uno de los detectores. Estas correcciones se han determinado para degradar aleatoriamente la precisiòn fotomètrica de algunas fuentes puntuales (Irwin 2011).

La ventaja del uso de los catàlogos $stacks$ radica en el hecho de disponer de mayor cantidad (6x) de datos fotomètricos (èpocas) para la fuente de interès, lo cual redunda en una mejor calidad de las curvas de luz construidas a partir de ellas.

2.2. Versiones

Se han desarrollado una familia de versiones, las cuales se diferencian principalmente en el algoritmo de bùsqueda de fuentes como asì tambièn en el tipo de archivos de catàlogo utilizado.

Las versiones 1.x utilizan el procedimiento de bùsqueda por aproximaciones sucesivas, en el cual se va restringiendo el campo alrededor de la coordenada de catàlogo y contando las fuentes incluidas, detenièndose el proceso cuando no se encuentra ninguna fuente (ver Fig. 2a).

En cambio las versiones 2.x hacen uso de un procedimiento de minimizaciòn de distancia a las coordenadas de catàlogo. En el mismo se identifican las fuentes estelares halladas en un campo centrado en dichas coordenadas y se calculan las distancias angulares respectivas a ellas, seleccionàndose aquella fuente que disponga del menor valor (ver Fig. 2b).

A su vez, las versiones x.0 utilizan los catàlogos provenientes de las baldosas o $tiles$ (Merlo 2016a), mientras que las versiones x.5 los catàlogos $stacks$ (Merlo 2016b).

3. Resultados

En relaciòn a los tiempos de procesamiento, y a modo de ejemplo, en un campo con 396 catàlogos $stacks$, el nuevo proceso de identificaciòn (versiòn 2.5) insumiò 7m ($\simeq$1 seg/cat), mientras que en otro campo, con 77 catàlogos $tiles$, el anterior proceso de identificaciòn (versiòn 1.0) necesitò 1,5h ($\simeq$70 seg/cat).

Los gràficos de la Fig. 3 muestran, en trazo continuo, los nuevos valores (s2) de las magnitudes Ks de las CS halladas, comparados con las versiones anteriores 1.0 y 1.5 (s). Las estrellas pertenecen a los $tiles$ del bulbo galàctico $b221$ y $b223$.

4. Conclusiones

Los tiempos de procesamiento obtenidos disminuyeron significativamente, logràndose ademàs optimizar el proceso de detecciòn e identificaciòn eliminando muchos falsos positivos.

5. Perspectivas futuras

Este còdigo se encuentra en etapa de depuraciòn y ampliaciòn, las cuales una vez implementadas el mismo serà puesto a disposiciòn de toda la comunidad interesada en utilizarlo.

Recientemente se ha finalizado el procedimiento de descarga y obtenciòn de las magnitudes YZJHKs-VVV de todas las estrellas de carbono pertenecientes al bulbo de la Vìa Làctea, por lo que se ha iniciado el proceso de anàlisis de variabilidad. Una vez finalizado, se llevarà adelante un procedimiento similar con las CSs pertenecientes a la zona del disco galàctico cubierto por el relevamiento VVV.

Cabe destacar, finalmente, que este relevamiento tendrà pròximamente una extensiòn denominada VVV-X, el cual ampliarà un poco màs la zona cubierta por el VVV. Por ello tenemos previsto continuar nuestro estudio utilizando los nuevos y valiosos càtalogos que surgiràn del mismo.

Referencias

Alksne, Z. et al., 1991, “Properties of Galactic Carbon Stars”, Orbit Book Co.

Alksnis, A. et al., 2001, Balt.A., 10, 1.

Irwin, M.J., 2011, comunicaciòn privada.

Merlo, D., 2015, BAAA, 57, 111.

Merlo, D., 2016a, 7VVV Workshop, 29-1/03, Antofagasta, Chile. Link

Merlo, D., 2016b, FoF2016, 29-1/04, Còrdoba, Argentina. Link

Saito, R. et al., 2012, A&A, 544, A147.