旋涡星系图像中所蕴含的旋臂信息,尤其是旋臂数量,对研究星系结构演化和星系动力学具有重要价值.在当前星系观测数据爆发式增长的背景下,如何快速识别出旋臂数量成为旋涡星系研究的重要问题.基于Galaxy Zoo DECaLS(Dark Energy Camera L...旋涡星系图像中所蕴含的旋臂信息,尤其是旋臂数量,对研究星系结构演化和星系动力学具有重要价值.在当前星系观测数据爆发式增长的背景下,如何快速识别出旋臂数量成为旋涡星系研究的重要问题.基于Galaxy Zoo DECaLS(Dark Energy Camera Legacy Survey)数据集,研究ResNet(Residual Networks)模型从旋涡星系图像中识别旋臂数量的方法,通过对比分析ResNet在不同网络层数下的实验结果,得出具有32层网络结构的ResNet模型,即ResNet32效果最佳,其总体准确率为83%,识别效果优于ViT(Vision Transformer)、EfficientNet和DenseNet等网络模型.在对不同旋臂数量的识别方面,识别准确率与训练样本的多少有较强的关系,拥有2个旋臂的图像数量有6800张,其F1分数(F1-Score)值达到0.9,而有4个旋臂的图像数量只有237张,其F1-Score值也最低.实验进一步分析了融合传统星系图像特征的识别效果,发现融合传统星系图像特征在提升旋臂数量识别方面作用有限.展开更多
天体搜索是天文数据处理流程的一个重要环节,也是以平方公里阵列射电望远镜(Square Kilometre Array,SKA)为代表的下一代射电望远镜在面向海量数据处理中的挑战之一.现今天体自动搜索算法、软件已日趋成熟并投入应用,不过在自动化、兼...天体搜索是天文数据处理流程的一个重要环节,也是以平方公里阵列射电望远镜(Square Kilometre Array,SKA)为代表的下一代射电望远镜在面向海量数据处理中的挑战之一.现今天体自动搜索算法、软件已日趋成熟并投入应用,不过在自动化、兼容性等方面仍具有提升空间.以更自动化、更适应海量数据需求的天体搜索算法研究为宗旨,以现有算法为研究基础,天体自动搜索软件系统得到设计和开发.该系统包含友好的交互式用户操作界面,具备可视化输出数据显示、兼容不同数据输入和输出并包含为实际应用服务的文件管理功能.该系统对于大天区图以及图像集,均能够很好地进行自动化处理.测试结果显示,上述方法对于天体搜索的改进有一定成效.后续将在此基础上对该集成系统做进一步的改进开发,以适应更多的需求.展开更多
日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像进行自动分类.基于大角度光谱日冕仪(Large Angle and Spectro...日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像进行自动分类.基于大角度光谱日冕仪(Large Angle and Spectrometric Coronagraph Experiment,LASCO)C2的白光日冕仪图像,根据是否观测到CME对图像进行标记.将标记分类的数据集用于VGG模型的训练,该模型在测试集分类的准确率达到92.5%.根据检测得到的标签结果,结合时空连续性规则,消除了误判区域,有效分类出CME图像序列.与Coordinated Data Analysis Workshops(CDAW)人工事件库比较,分类出的CME图像序列能够较完整地包含CME事件,且对弱CME结构有较高的检测灵敏度.未来先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory,ASO-S)卫星的莱曼阿尔法太阳望远镜将搭载有白光日冕仪(Solar Corona Imager,SCI),使用此分类方法将该仪器产生的日冕图像按有无CME分类.含CME标签的图像将推送给中国的各空间天气预报中心,对CME进行预警.展开更多
低频射电望远镜阵列宽视场成像正面临着一系列难点问题,其中最关键的问题是非共面基线效应.它的存在使得忽略w项将导致最终图像出现畸变,且随着视场的增大而加重.综述并剖析了几种w项改正算法及其技术原理,并分析了它们的计算成本和计...低频射电望远镜阵列宽视场成像正面临着一系列难点问题,其中最关键的问题是非共面基线效应.它的存在使得忽略w项将导致最终图像出现畸变,且随着视场的增大而加重.综述并剖析了几种w项改正算法及其技术原理,并分析了它们的计算成本和计算复杂度,进而分析比较了它们的优缺点.以平方公里阵(Square Kilometre Array,SKA)射电望远镜第1阶段低频阵列为研究对象,选取faceting和w-projection成像算法进行了仿真实验.与传统的二维傅立叶变换成像算法进行对比,分析了它们的成像质量和正确性,结果表明这两种算法在宽视场成像方面均明显优于二维傅立叶变换方法.还具体分析了分面(facet)的数目对faceting成像质量和运行时间的影响,以及w步数对w-projection成像质量和运行时间的影响,表明facet数目和w步数的选择必须合理.最后,分析了数据量大小对这两种成像算法运行时间的影响,表明这两种算法在进行海量数据处理前,需要作算法优化改进.研究结果为后续进一步综合分析宽视场成像技术以及这些技术的实用性研究提供了有价值的参考.展开更多
文摘旋涡星系图像中所蕴含的旋臂信息,尤其是旋臂数量,对研究星系结构演化和星系动力学具有重要价值.在当前星系观测数据爆发式增长的背景下,如何快速识别出旋臂数量成为旋涡星系研究的重要问题.基于Galaxy Zoo DECaLS(Dark Energy Camera Legacy Survey)数据集,研究ResNet(Residual Networks)模型从旋涡星系图像中识别旋臂数量的方法,通过对比分析ResNet在不同网络层数下的实验结果,得出具有32层网络结构的ResNet模型,即ResNet32效果最佳,其总体准确率为83%,识别效果优于ViT(Vision Transformer)、EfficientNet和DenseNet等网络模型.在对不同旋臂数量的识别方面,识别准确率与训练样本的多少有较强的关系,拥有2个旋臂的图像数量有6800张,其F1分数(F1-Score)值达到0.9,而有4个旋臂的图像数量只有237张,其F1-Score值也最低.实验进一步分析了融合传统星系图像特征的识别效果,发现融合传统星系图像特征在提升旋臂数量识别方面作用有限.
文摘天体搜索是天文数据处理流程的一个重要环节,也是以平方公里阵列射电望远镜(Square Kilometre Array,SKA)为代表的下一代射电望远镜在面向海量数据处理中的挑战之一.现今天体自动搜索算法、软件已日趋成熟并投入应用,不过在自动化、兼容性等方面仍具有提升空间.以更自动化、更适应海量数据需求的天体搜索算法研究为宗旨,以现有算法为研究基础,天体自动搜索软件系统得到设计和开发.该系统包含友好的交互式用户操作界面,具备可视化输出数据显示、兼容不同数据输入和输出并包含为实际应用服务的文件管理功能.该系统对于大天区图以及图像集,均能够很好地进行自动化处理.测试结果显示,上述方法对于天体搜索的改进有一定成效.后续将在此基础上对该集成系统做进一步的改进开发,以适应更多的需求.
文摘日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像进行自动分类.基于大角度光谱日冕仪(Large Angle and Spectrometric Coronagraph Experiment,LASCO)C2的白光日冕仪图像,根据是否观测到CME对图像进行标记.将标记分类的数据集用于VGG模型的训练,该模型在测试集分类的准确率达到92.5%.根据检测得到的标签结果,结合时空连续性规则,消除了误判区域,有效分类出CME图像序列.与Coordinated Data Analysis Workshops(CDAW)人工事件库比较,分类出的CME图像序列能够较完整地包含CME事件,且对弱CME结构有较高的检测灵敏度.未来先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory,ASO-S)卫星的莱曼阿尔法太阳望远镜将搭载有白光日冕仪(Solar Corona Imager,SCI),使用此分类方法将该仪器产生的日冕图像按有无CME分类.含CME标签的图像将推送给中国的各空间天气预报中心,对CME进行预警.
文摘低频射电望远镜阵列宽视场成像正面临着一系列难点问题,其中最关键的问题是非共面基线效应.它的存在使得忽略w项将导致最终图像出现畸变,且随着视场的增大而加重.综述并剖析了几种w项改正算法及其技术原理,并分析了它们的计算成本和计算复杂度,进而分析比较了它们的优缺点.以平方公里阵(Square Kilometre Array,SKA)射电望远镜第1阶段低频阵列为研究对象,选取faceting和w-projection成像算法进行了仿真实验.与传统的二维傅立叶变换成像算法进行对比,分析了它们的成像质量和正确性,结果表明这两种算法在宽视场成像方面均明显优于二维傅立叶变换方法.还具体分析了分面(facet)的数目对faceting成像质量和运行时间的影响,以及w步数对w-projection成像质量和运行时间的影响,表明facet数目和w步数的选择必须合理.最后,分析了数据量大小对这两种成像算法运行时间的影响,表明这两种算法在进行海量数据处理前,需要作算法优化改进.研究结果为后续进一步综合分析宽视场成像技术以及这些技术的实用性研究提供了有价值的参考.
