Метод ADI для непосредственного наблюдения экзопланет — как это работает

в 8:12, , рубрики: ADI, Angular Differential Imaging, космонавтика, космос, наблюдение экзопланет, обработка изображений, телескопы, экзопланеты

Telescope

[От переводчика] Наверное многие, когда речь заходит о поиске экзопланет, представляет себе человека, смотрящего в окуляр огромного телескопа. К сожалению, это так не работает. Даже для самых лучших современных телескопов наблюдение экзопланеты — сложная задача, так как сами планеты имеют маленький размер, а их излучение чрезвычайно сложно отличить от излучения звезды. Для этого применяют ряд интересных методов, один из которых — ADI (Angular Differential Imaging) — и будет рассмотрен в этой статье.

Введение

Одна из наиболее сложных задач, стоящих перед современной астрономией — съемка планет, находящихся за пределами Солнечной системы, и вращающихся вокруг других звезд. По сложности эту задачу можно сравнить с поиском светлячка, который летает вокруг 300-ваттного прожектора на расстоянии в несколько километров от наблюдателя — для того, чтобы различить близко находящиеся источники излучения друг от друга вам понадобится не только зеркало большого диаметра, но и самая совершенная оптика, способная компенсировать искажения, вносимые атмосферой Земли. Однако даже если у вас будет доступ к самым современным оптическим телескопам, изображение, которое вы сможете получить, будет выглядеть примерно вот так:

image

Перед вами необработанное изображение звезды GJ 758. Оно сделано на длине волны в 1,6мкм, поэтому цвета здесь ложные — изменение цвета от черного к красному показывает только изменение яркости. Черные пятна в центре — это области, настолько яркие, что точно измерить их значение при текущих настройках аппаратуры не удалось. Наконец, белые лучи — это дифракционные искажения, появившиеся в данном случае из-за наличия у телескопа так называемых растяжек — элементов конструкции, которые удерживают вторичное зеркало телескопа.

Вокруг GJ 758 вращаются два кандидата на звание экзопланеты, однако различить их на этом изображении не представляется возможным, так как огромное гало полностью «забивают» их свет. Для обнаружения этих объектов необходимо как можно лучше «очистить» изображение от света самой звезды — но как отличить звездный свет от света планеты и дифракционных искажений? Для того, чтобы сделать это, нужно сначала понять, почему искажения вообще появляются.

Искажения

Самый очевидный из источников искажений, формирующих гало вокруг звезды, это атмосфера Земли. Звездный свет, проходя через нее, искажается еще до того, как попадет на зеркало телескопа. Более того, поскольку атмосфера всегда находится в движении, эти искажения не постоянны, а изменчивы, причем изменяются они очень быстро — каждые несколько десятков миллисекунд. Именно такой рассеянный атмосферой звездный свет и будет выглядеть как мягкое гало вокруг звезды. Современная оптика позволяет в некоторой степени уменьшить количество таких искажений, но полностью устранить их не в состоянии.

Еще большим источником искажений являются изъяны в зеркалах телескопа, а так же растяжки, на которых крепится вторичное зеркало. Эти искажения будут иметь гораздо более постоянный характер — изменяться они будут, например, за счет колебания температуры, или из-за перемещения одних частей телескопа относительно других. Из-за этого постоянства подобные искажения называют псевдостатическими. Именно псевдостатические искажения ответственны за появление на гало темных пятнышек, которые хоть и похожи на планеты, но на самом деле ими не являются.

image
Схема взаимного расположения основного и вторичного зеркал крупного телескопа.

Вращение поля

Разобравшись с искажениями, перейдем к той особенности наблюдений, которая и сделала возможным применение метода ADI.

Давайте посмотрим на ночное небо. Вместо безграничного космоса, наблюдатель с Земли вполне может представить себе огромную сферу, которая окружает нашу планету, и на которую спроецированы звезды. С точки зрения этого наблюдателя, небесная сфера будет медленно вращаться, совершая один полный оборот за 24 часа. Это вызвано вращением Земли вокруг оси, и затрудняет процесс наблюдения, так как звезды, вращаясь вместе с небесной сферой, будут норовить «убежать» из поля зрения телескопа. Для того, чтобы компенсировать это, телескопы устанавливают на специальные вращающиеся платформы, которые позволяют как настраивать угол наклонения (измеряемый от горизонта), так и поворачивать телескоп на нужный азимут. После наведения на цель телескоп начинает постоянно вращаться с небольшой скоростью, чтобы видимое изображение казалось неподвижным. Стоит отметить также, что при вращении небесной сферы взаимное положение звезд относительно друг друга и самой сферы остается неизменным. Весь этот процесс показан на следующем изображении:

image
Здесь черные квадраты со звездами это поле зрения телескопа — тот участок неба, который мы наблюдаем. Как видите, поле постоянно вращается, но при этом взаимное положение звезд относительно друг друга и относительно полюса небесной сферы остается неизменным. Если мы хотим постоянно получить неподвижную картинку, нам придется поворачивать телескоп на некоторый угол, показанный красными стрелками. Этот угол между целью, зенитом, и полюсом небесной сферы, называется углом параллакса. В течении ночи он постоянно изменяется, но скорость этого изменения непостоянна — она будет наибольшей, когда наш целевой объект будет находиться в зените.

Технология ADI

Используя тот факт, что поле телескопа вращается относительно него в течение наблюдения, метод ADI позволяет отличить вызванное искажениями гало от реальных источников света.

Как мы уже выясняли, при обычных наблюдениях поле зрения, благодаря вращению телескопа, держат под постоянным углом к наблюдателю. Это позволяет делать несколько снимков в течении всего периода наблюдения и накладывать их друг на друга. Но при использовании метода ADI, телескоп не вращают. При этом, истинные источники света продолжают вращаться вместе с небесной сферой, но вот источники псевдостатических искажений (например, растяжки) перестают перемещаться.

Следующий рисунок показывает, как обрабатывается серия изображений, полученных ADI-методом (они обозначены как Ai). Сначала необходимо вычислить попиксельное среднее между всеми полученными изображениями (B). На этом среднем будут отчетливо видны те структуры, которые не изменялись за время наблюдения (те самые псевдостатические искажения, а так же сама звезда), а вот планета практически не проявится. Затем полученное среднее вычитают из каждого из исходных изображений (Ci = Ai — B), в результате чего останутся только планета и случайные мелкие шумы. После этого каждое из изображений будет повернуто так, чтобы соответствовать реальным координатам небесной сферы (то есть так, как они бы выглядели с использованием деротатора). Наконец, из этих повернутых изображений D будет снова вычислено среднее E. На нем все случайные шумы сгладятся, а вот все изображения планеты наложатся друг на друга, что сделает их более четкими.

image

На следующем изображении вы увидите результат применения этого метода к звезде с самой первой картинки в этой статье. Несмотря на то, что полностью убрать гало не удалось (оно не было полностью статичным), ADI позволил нам вычленить два объекта, расположенных достаточно близко к звезде:

image
Объект B на этом изображении был идентифицирован как планета, а статус объекта C пока не определен. Белые полосы сверху показаны для сравнения размеров орбит объектов с размерами орбит некоторых планет Солнечной системы.

Стоит заметить, что наблюдения для использования ADI следует делать, когда цель находится в зените, то есть когда вращение поля происходит с наибольшей скоростью.

LOCI

Итак, мы рассмотрели самый простой способ получения и обработки изображений — ADI. Более сложный способ, который называется LOCI (Locally Optimized Combination of Images — локально-оптимизированная комбинация изображений) использует довольно запутанный алгоритм, который вместо простого вычитания среднего позволяет лучше определить фон на каждом из изображений серии. Для этого изображения разбиваются на кольцевые сегменты, после чего каждый из сегментов оптимизируется в отдельности. Это позволяет лучше устранять шумы на изображениях, снятых с небольшим промежутком времени, и увеличивает контраст результирующего изображения. В частности, картинка выше была получена именно с применением LOCI.


КДПВ — Telescope by Ryan Wick, CC-BY

Автор: Singerofthefall

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля