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深度光学/近红外巡天中恒星-星系自自动识别的研究进展
其他题名Progress of Research of Automated Star-Galaxy Separation in Optical/Near-Infrared Deep Sky Surveys
阮志锋1,2; 邬文弢1,3
发表期刊天文学进展(Progress In Astronomy)
2015-08
卷号33期号:3页码:376-397
DOI10.3969/j.issn.1000-8349.2015.03.07
分类号P152
产权排序第1完成单位
收录类别CSCD ; 核心
关键词深度巡天 恒星-星系识别 光谱能量分布
摘要

首先介绍了几个相关的深度巡天;随后介绍了目前深度巡天中常用的几种恒星-星系自动识别方法,包括双参数空间识别法、神经网络法、图像轮廓拟合法、光谱能量分布拟合法,并结合近期的研究进展对这些方法在处理恒星-星系自动识别问题时的具体适用范围和精度作了系统的介绍和评述;最后,结合有关方法对深度巡天中恒星-星系自动识别问题的研究现状和趋势作了简单总结和展望。

其他摘要

Deep sky surveys provide fundamental data for studies of formation and evolution of stars, galaxies (including the Galaxy), galaxy clusters, large-scale structures of the universe, and supermassive black holes. Currently, optical/near-infrared deep sky surveys are particularly important because of their relatively high depths and resolutions. Stars and galaxies constitute most of the point sources and extended sources in optical/near-infrared deep sky surveys, respectively. Automated classification of numerous detected objects into stars and galaxies is essential for further analyzing data from optical/near-infrared deep sky surveys. Methods for tackling the problem, termed as the problem of automated star-galaxy separation, are based on image-profile or spectral energy distribution (SED) differences between stars and galaxies. Based on differences on the two aspects a set of methods have been proposed and used for automated star-galaxy separation in deep optical/near-infrared sky surveys. These include separations in double-parameter spaces (e.g., magnitude-peak intensity and magnitude-half light radius spaces), classifications with artificial neural networks, image profile fitting and SED-template fitting. In this paper, we first briefly describe some deep sky surveys relevant to research of automated star-galaxy separation. We then list and discuss main existing methods of stargalaxy separation for optical/near-infrared deep sky surveys. We subsequently discuss the current status of applications of these methods to actual deep sky surveys, particularly by paying attention to accuracies and applicabilities of the methods in tackling the star-galaxy separation problem. Finally, we summarize the progress of research of automated stargalaxy separation in deep sky surveys, and give some prospects about future developments for solving the problem. 

资助项目中国科学院知识创新工程重要方向项目[KJCX2-YW-T24]
项目资助者中国科学院知识创新工程重要方向项目[KJCX2-YW-T24]
语种中文
学科领域天文学 ; 天体物理学 ; 实测天体物理学
学科门类理学 ; 理学::天文学
ISSN1000-8349
CSCD记录号CSCD:5528930
引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/5067
专题高能天体物理研究组
中国科学院天体结构与演化重点实验室
通讯作者阮志锋
作者单位1.中国科学院云南天文台, 昆明, 650011
2.中国科学院大学, 北京, 100049
3.中国科学院天体结构与演化重点实验室, 昆明, 650011
第一作者单位中国科学院云南天文台
通讯作者单位中国科学院云南天文台
推荐引用方式
GB/T 7714
阮志锋,邬文弢. 深度光学/近红外巡天中恒星-星系自自动识别的研究进展[J]. 天文学进展(Progress In Astronomy),2015,33(3):376-397.
APA 阮志锋,&邬文弢.(2015).深度光学/近红外巡天中恒星-星系自自动识别的研究进展.天文学进展(Progress In Astronomy),33(3),376-397.
MLA 阮志锋,et al."深度光学/近红外巡天中恒星-星系自自动识别的研究进展".天文学进展(Progress In Astronomy) 33.3(2015):376-397.
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