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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.14.2011.tde-30082011-180504
Documento
Autor
Nome completo
Alberto Garcez de Oliveira Krone Martins
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2011
Orientador
Banca examinadora
Teixeira, Ramachrisna (Presidente)
Carvalho, Reinaldo Ramos de
Ducourant, Christine
Soubiran, Caroline
Souza, Ronaldo Eustaquio de
Título em português
Ampliando horizontes da missão espacial Gaia graças à análise de objetos extensos
Palavras-chave em português
análise de imagens
astrometria
astronomia
astronomia espacial
classificação automática
galáxias
missão espacial Gaia
objetos extensos
objetos fracos
optimização de perfis de brilho
reconstrução de imagens
Resumo em português
Este trabalho tem como objetivo principal verificar se é possível fazer ciência com as observações de objetos extensos que serão realizadas pela missão espacial Gaia. Um dos mais ambiciosos projetos da Astronomia moderna, essa missão observará mais de um bilhão de objetos em todo o céu com precisões inéditas, fornecendo dados astrométricos, fotométricos e espectroscópicos. Naturalmente, devido à sua prioridade astrométrica o Gaia foi optimizado para o estudo de objetos pontuais. Contudo, diversas fontes associadas a emissões extensas serão observadas. Essas emissões podem ter origem intrínseca, como galáxias, ou extrínseca, como projeções de objetos distintos na mesma linha de visada, e deverão ter soluções astrométricas aquém do ideal. Para estudar essas emissões suas imagens bidimensionais devem ser analisadas. Contudo, como o Gaia não obtém tais dados, iniciamos este trabalho verificando se a partir de suas observações unidimensionais seria possível reconstruir imagens de objetos em todo céu. Dessa forma, por um lado, nós estimamos a quantidade de casos sujeitos à presença de emissões extensas extrínsecas, apresentamos um método que desenvolvemos para segregar fontes astronômicas em imagens reconstruídas, e mostramos que sua utilização possibilitará estender o catálogo final de forma confiável em milhões de fontes pontuais, muitas das quais estarão além da magnitude limite do instrumento. Por outro lado, no caso de emissões intrínsecas, primeiro obtivemos uma es- timativa superior para o número de casos que o Gaia poderá observar. Então verificamos que após reconstruções de imagens, os códigos aqui desenvolvidos per- mitirão classificar morfologicamente milhões de galáxias nos tipos precoce/tardio e elíptico/espiral/irregular. Mostramos ainda um método que construímos para realizar a decomposição bojo/disco diretamente a partir das observações unidimensionais do Gaia de forma completamente automática. Finalmente concluímos que sim, é possível aproveitar muitos desses dados que poderiam ser ignorados para fazer ciência. E que salva-los possibilitará tanto a detecção de milhões de objetos além do limite de magnitude do Gaia, quanto estudos da morfologia de milhões de galáxias cujas estruturas podem ser apenas reveladas do espaço ou por meio de óptica adaptativa, expandindo um pouco mais os horizontes dessa já abrangente missão.
Título em francês
Plus loin avec la mission spatiale Gaia grâce à l'analyse des objets étendus
Palavras-chave em francês
analyse d\'images
astrometrie
astronomie
astronomie spatiale
classification automatique
galaxies
mission spatiale Gaia
optimisation des profils de luminosité
reconstruction d\'images
sources étendues
sources faibles
Resumo em francês
Ce travail a comme objectif principal de vérifier s'il est possible de faire de la science avec les observations d'objets étendus qui seront réalisées par la mission spatiale Gaia. Cette mission, l'un des plus ambitieux projets de l'Astronomie moderne, observera plus d'un milliard d'objets dans tout le ciel avec des précisions inédites, fournissant des données astrométriques, photométriques et spectroscopiques. Naturellement, en fonction de sa priorité astrométrique, Gaia a été optimisé pour l'étude d'objets ponctuels. Néanmoins, diverses sources associées à des émissions étendues seront observées. Ces émissions peuvent avoir une origine intrinsèque, telles que les galaxies, ou extrinsèque, telles que les projections d'objets distincts sur la même ligne de visée, et présenteront probablement de solutions astrométriques moins bonnes. Pour étudier ces émissions, leurs images bidimensionnelles doivent être analysées. Néanmoins, comme Gaia ne produit pas de telles données, nous avons commencé ce travail en vérifiant si à partir de ses observations unidimensionnelles il serait possible de reconstruire des images 2D d'objets dans tout le ciel. Nous avons ainsi estimé la quantité de cas sujets à la présence démissions étendues extrinsèques, et nous avons présenté une méthode que nous avons développée pour analyser leurs images reconstruites. Nous avons montré que l'utilisation de cette méthode permettra détendre le catalogue final de façon fiable à des millions de sources ponctuelles dont beaucoup dépasseront la magnitude limite de l'instrument. Dun autre coté, dans le cas démissions intrinsèques, nous avons premièrement obtenu une estimation supérieure du nombre de cas que Gaia pourra observer. Nous avons alors vérifié qu'après les reconstructions d'images, les codes que nous avons développés permettront de classifier morphologiquement des millions de galaxies dans les types précoce/tardif et elliptique/spirale/irrégulière. Nous avons de plus présenté une méthode que nous avons développée pour réaliser la décomposition bulbe/disque directement à partir des observations unidimensionnelles de Gaia de façon complètement automatique. Finalement nous avons conclu qu'il est possible d'utiliser beaucoup de ces données qui pourraient être ignorées pour faire de la science. Et que le fait de les exploiter permettra aussi bien la détection de millions d'objets qui dépassent la limite de magnitude de Gaia, que de mener des études sur la morphologie de millions de galaxies dont les structures ne peuvent être révélées qu'à partir de l'espace ou au moyen d'optique adaptative, augmentant un peu plus les horizons de cette mission déjà immense.
 
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ThesisAGOKMPTBR.pdf (47.81 Mbytes)
Data de Publicação
2011-10-11
 
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