Concerns about ground based astronomical observations: quantifying satellites' constellations damages
本文是描述性arXiv：2001.10952预印本的第二个分析步骤。这项工作的目的是提高天文学界对卫星巨型星座的负面影响的认识，并对地面天文观测的科学内容预计在约50，000颗卫星将被转移到低地球轨道时的损失作出近似估计。第一个分析是关于光学窗口对专业天文图像的影响。然后将研究扩展到其他波长和天文地面设施（无线电和更高能量），以更好地了解预期的影响。作者还试图进行定量的经济估计有关的价值损失的公共财政承诺的地面天文设施武装的卫星星座。这些评估是为了一般目的，可以改进和更好地估计，但在第一阶段，它们可以作为证据材料，在随后针对进一步部署卫星的法律行动中量化损失。
2020-03-25 astro-ph.IM
Knowledge Graph in Astronomical Research with Large Language Models: Quantifying Driving Forces in Interdisciplinary Scientific Discovery
本研究利用大语言模型从1993至2024年近30万篇天文学论文中提取概念并构建知识图谱，量化了数值模拟与机器学习的影响，揭示AI与天文学交叉领域新概念匮乏是当前制约机器学习进一步变革天文学的瓶颈。
2024-06-15 astro-ph.IM cs.DL
Protecting the night sky darkness in astronomical observatories: a linear systems approach
人造光排放量的持续增加正在导致世界上大部分地区的夜空逐渐变亮。这一过程对在光学范围内运行的地面天文观测台的科学和教育活动的长期可持续性构成威胁。如果不断增加的光污染水平阻碍了进行这些关键科学基础设施所建立的顶级科学观测的能力，那么在建筑、科学和技术人员、设备和维护方面的巨额投资可能会面临风险。此外，光污染还有其他负面影响，例如生物多样性受到威胁，娱乐、旅游和文化享受的星空消失。传统的光污染缓解方法是基于对单个光源的光度测量施加条件，但法规很少涉及观测站周围区域内所有光源的综合影响。我们建议，这种方法应辅之以自上而下，inmission限制策略，从而明确的限制，以容许恶化的夜空以上的天文台。我们描述的指标，可用于此目的的一般形式，并开发线性模型，其值的人工排放量在整个领土。这种方法可以扩展到考虑其他保护需求，预计将有助于在更广泛的空间规划项目中对公共照明做出明智的决定。
2020-08-25 astro-ph.IM
The Xinglong 2.16-m Telescope: Current Instruments and Scientific Projects
兴隆2.16米反射镜是我国第一台2米级天文望远镜。它由南京天文仪器厂（NAIF）、北京天文台（现中国科学院国家天文台，NAOC）和中国科学院自动化研究所于1989年共同设计和建造。它是Ritchey-Chrétien（R-C）反射器，安装在英国赤道架上，有效孔径为2.16米。在郭守敬望远镜（也称为大天区多目标光纤光谱望远镜，LAMOST）和丽江2.4米望远镜建成之前，它曾是中国最大的光学望远镜达$\sim18$年。目前，卡塞格伦焦点上的主要仪器有三种：北京暗天体光谱仪和照相机（BFOSC），用于直接成像和低分辨率（$R\sim500-2000$）光谱仪; (OMR)用于低分辨率光谱仪（光谱分辨率与BFOSC的光谱分辨率相似）和光纤馈电高分辨率光谱仪（HRS，$R\sim30000-65000$）。该望远镜向中国各地的天文学家以及国际天文观测者广泛开放。每年有40多个正在进行的观测项目，其中包括6-8个重点项目。最近，一些新的技术和仪器（例如，天文频率梳校准系统、偏振计和自适应光学）已经或将要在望远镜上进行测试，以扩大其观测能力。
2016-05-30 astro-ph.IM
Hierarchical progressive surveys. Multi-resolution HEALPix data structures for astronomical images, catalogues, and 3-dimensional data cubes
科学地利用不断增加的天文数据量需要有效和实用的数据访问，可视化和分析方法。分层天空镶嵌技术使多分辨率的方法来组织数据的角度尺度从整个天空到个别图像像素。目的。我们的目标是表明，分层渐进式调查（HiPS）计划描述天文图像，源目录，和三维数据立方体是一个实用的解决方案，管理大量的异构数据，它使科学的互操作性跨越这些不同的数据类型的大型数据集的新水平。方法. HiPS使用球体的HEALPix镶嵌来定义分层瓦片和像素结构，以描述和组织天文数据。HiPS旨在保护数据的科学属性，同时考虑可视化并强调易于实施。我们描述了HiPS的发展，以管理大量的不同的图像调查，以及扩展的分层图像系统的立方体和目录数据。我们展示了HiPS和多阶覆盖（MOC）地图的互操作性，并强调了HiPS机制，以提供原始数据的链接。结果不同的数据中心和团体已经为大约200个数据收集生成了分层渐进巡天，包括许多广域巡天和定点观测的档案。这些可以在Aladin、Aladin Lite和其他应用程序中访问和可视化。HiPS为进一步创新使用分层数据结构以促进大型天文数据集的描述和统计分析提供了基础。
2015-05-09 astro-ph.IM
The Multimodal Universe: Enabling Large-Scale Machine Learning with 100TB of Astronomical Scientific Data
本文发布包含数亿次观测、100 TB多模态天文数据的 MULTIMODAL UNIVERSE 数据集及基准任务，以支持科学领域的大规模多模态机器学习研究。
2024-12-03 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
FAIR standards for astronomical data
我们概述了2016年首次发布的“FAIR科学数据管理和管理指导原则”，以及它们与天文数据管理的关系。特别是，我们讨论了公平原则和IVOA标准之间的连接，以及如何与这些标准实施的数据管理系统是接近合规。然后，我们看看需要什么额外的组件，使天文数据公平。最后，我们给出了一个案例研究的全天空虚拟天文台（澳大利亚的VO节点）和他们的FAIR原则的实施。
2022-03-21 astro-ph.IM
Commissioning and improvements of the instrumentation and launch of the scientific exploitation of OARPAF, the Regional Astronomical Observatory of the Antola Park
\oarpaf望远镜是安装在意大利北部Antola Mount Regional Reserve的$80\rm cm$直径光学望远镜。这项工作介绍了该场地的特点，以及已经实施的发展和干预措施的结果，目的是利用该设施进行科学和教育。在该位置的表征过程中，测量了$22.40 \, m_{AB}$（$B$滤光片）- $21.14 \, m_{AB}$（$I$）/角秒平方的平均背景亮度和$1.5$ - $3.0"$视宁度。还报道了测光星等零点的估计。正在调试的材料包括3个CCD探测器，我们提供线性范围，增益和暗电流; 31阶echelle Northern Italy。这项工作提出的网站，以及$R\sim 8500$ - $15000$的发展和光谱仪的表征结果，和分散体的$n = 1.39\times 10^{-6}\rm px^{-1}λ+ 1.45\times 10^{-4}\rm nm/px$，其中$λ$表示在$\rm nm$。该设施的科学和推广潜力在不同的科学案例中得到了证明，例如系外行星凌日和活动星系核变异。引力透镜类星体时间延迟的确定、微透镜现象以及小行星的跟踪和研究也作为有前景的科学案例进行了讨论。
2021-10-04 astro-ph.IM
Astronomical data organization, management and access in Scientific Data Lakes
由于仪器的发展和改进，望远镜档案中存储的数据量不断增加。档案通常需要存储在独立计算中心提供的分布式存储架构上。这样的分布式数据归档需要总体数据管理编排。这种编排包括处理数据存储和编目的工具，以及整合不同存储系统和协议的引导传输，同时了解数据策略和本地性。此外，它还需要一个通用的授权和身份验证基础设施（AAI）层，最终用户将其视为单个实体，并提供透明的数据访问。粒子物理学的科学领域也使用复杂的分布式数据管理系统。欧洲核子研究中心的大型强子对撞机（LHC）加速器的实验每年产生数百PB的数据。这些数据在全球范围内分发给使用国家计算设施的合作伙伴网站和用户。几个创新的工具，成功地解决了分布式计算的挑战，在全球大型强子对撞机计算网格（WLCG）的背景下。在ESCAPE项目和开放科学数据基础设施（DIOS）工作包中正在进行的工作是使用在WLCG背景下开发的工具建立科学数据湖原型，利用不同的物理科学学科解决FAIR标准和开放数据。我们介绍了如何将科学数据湖原型应用于解决天文数据用例。我们将介绍软件栈，并讨论域之间的一些差异。
2022-02-03 astro-ph.IM cs.DC
Learning Radio Astronomical Representations with LeJEPA and Very Small Models
University of Geneva（日内瓦大学）
该研究用约600万参数的超小型视觉模型结合LeJEPA，直接从射电天文观测自监督学习表示，在三项数据集上实现了与更大基础模型相当的射电星系分类性能，证明了表示学习目标选择对小型领域模型的重要性。
2026-09-01 astro-ph.IM
Maximizing LSST's Scientific Return: Ensuring Participation from Smaller Institutions
LSST在它将定义的时代的显着科学回报和遗产将不仅体现在将通过目录数据实现的突破性科学中。这项大数据调查将塑造整个天文学界前进的方式--或者无法接受--接近天文学研究和数据的新方式。在本白皮书中，我们解决了NRC模板问题4、5、6、8和9，重点关注规模较小且通常资源不足的机构，包括致力于服务不足的少数群体的机构，在高效和有效地使用LSST数据产品以最大限度地提高LSST的科学回报方面所面临的独特挑战。
2014-10-09 astro-ph.IM
Astronomical image processing based on fractional calculus: the AstroFracTool
分数阶微分计算的实现可以为图像处理工具提供新的可能性，特别是对于那些致力于天文图像分析的工具。如arxiv：0910.2381中所讨论的，分数微分能够增强图像的质量，在边缘检测和图像恢复中具有有趣的效果。在这里，我们提出了AstroFracTool，开发提供一个简单而强大的增强工具集的天文图像。此工具用于评估图像贴图的分数梯度。它可以帮助产生对进一步研究和科学目的有用的输出图像，例如探测微弱物体和星系结构，或者在行星研究的情况下，增强表面细节。
2009-11-04 astro-ph.IM
Who Uses Whose Telescopes? Analyzing the Knowledge Geography and Research Dominance of Global Astronomical Facilities
本文通过构建1955—2025年国家—年份数据集，分析全球天文设施的主持、使用与主导关系，发现科学领导权比访问和使用更不平等，主持与领导权常脱钩，并提出将参与转化为领导权所需的治理设计原则。
2025-09-18 astro-ph.IM
The pioneering scientific endeavor and contributions of Jose Maria Gonzalez Benito (1843-1903), the first Colombian modern astronomer
哥伦比亚境内对天文学的兴趣起源于格拉纳达新王国的植物考察（1783-1813年），该考察促使1803年建立了一个天文台，这是新大陆建立的第一个进行系统观测和气象研究的天文台。1816年，在动荡的独立时期，其第一任主任弗朗西斯科·何塞·德·卡尔达斯（Francisco Jose de Caldas，1768-1816）去世后，几十年来没有进行过重大的天文观测，只有少数例外。在这项工作中，我们深入研究了天文学家何塞·玛丽亚·冈萨雷斯·贝尼托的贡献，（1843-1903），19世纪下半叶哥伦比亚国家天文台的主要复兴者，指出他的开创性努力使全世界都关注它，和他自己的私人天文台，使他成为该国最致力于天文科学发展的人物之一，也是哥伦比亚最著名的天文学家。在他那个时代的国际天文学研究舞台上。
2022-11-30 astro-ph.IM astro-ph.SR physics.hist-ph
KERN
KERN是一套每两年发布一次的射电天文学软件包。它应该包含射电天文学家使用射电望远镜数据所需的大多数标准工具。科恩的目标是节省时间，防止在建立科学管道时遇到挫折，并帮助实现科学的可重复性。
2017-10-25 astro-ph.IM
Six Maxims of Statistical Acumen for Astronomical Data Analysis
本文针对天文数据日益复杂化的趋势，提出六条统计箴言并结合天文学实例，旨在通过常规反思提升天文数据分析与科学发现的质量。
2024-10-04 astro-ph.IM
(Un)conscious Bias in the Astronomical Profession: Universal Recommendations to improve Fairness, Inclusiveness, and Representation
（无意识的）偏见影响着天文专业的各个方面，从科学活动（例如，邀请参加合作、提案选择、赠款分配、出版物审查过程以及邀请参加会议并在会议上发言）到与职业发展更严格相关的活动（例如，推荐信、奖学金、聘用、晋升和任期）。对许多人来说，（不）有意识的偏见仍然是实现卓越的主要障碍，因为最多样化的人才比他们更有特权的同事遇到更大的挑战和困难，以达到相同的里程碑。在过去几年中，空间望远镜科学研究所（STScI）开发了一些工具，以提高对（无）意识偏见的认识，并制定了准则和目标，以增加其科学活动中的多样性代表性和成果，包括与职业有关的事项和STScI赞助的研究金、会议、讲习班和座谈会。STScI还通过匿名提交和评估哈勃太空望远镜（很快将成为詹姆斯韦伯太空望远镜）观测建议来解决同行评审过程中的（无）意识偏见。在本白皮书中，我们提出了一项计划，以标准化这些方法，并期望这些普遍的建议将真正增加多样性，包容性和公平性，如果在天文学界的所有科学活动中始终如一地应用。
2020-06-15 astro-ph.EP astro-ph.IM
Reengineering observatory operations for the time domain
观测站是为各种用户和目的服务的复杂的科学和技术机构。他们的望远镜、仪器、软件和人力资源在广泛的时间范围内参与交织的工作流程。对这些工作流程进行了调整，以适应过去几年或几十年委托使用各种资产时适用的观测站业务概念。天文学界正在进入一个快速变化的时代，其特征越来越多地表现为大型时域测量、机器人望远镜和自动化基础设施，最重要的是，操作模式和跨越我们各个设施的科学联盟，将它们加入复杂的网络实体。天文台必须适应，许多举措正在进行中，重点是重新设计天文工具包中的单个组件。新的仪器比以往任何时候都更强大，也更复杂，即使是简单的仪器也可能具有强大的观察脚本功能。远程和队列观察模式现在很普遍。数据归档变得无处不在。虚拟天文台标准和协议以及以此为基础的天体信息学数据挖掘技术是正在积极开发的领域。事实上，新型大口径地面望远镜可能与太空任务一样昂贵，并且具有类似的正式项目管理流程和大数据管理要求。这种分段的方法是不够的。无论国家和国际天文学界面临着什么样的资金或政治挑战，明确地解决整个天文学界的系统工程问题，在科学上以及在成本、进度、性能和风险的通常价值方面，都将是更有效的。
2014-07-28 astro-ph.IM
Virtual Observatory: Science capabilities and scientific results
虚拟天文台（VO）是一个可互操作的数据档案，工具和应用程序的集合，共同形成了一个可以进行原始天文研究的环境。VO正在开辟新的方法来利用越来越多的地面和空间设施以及计算机模拟提供的大量数据。本报告总结了在强调其结构，基础设施和各种能力之后，通过VO获得的跨越天文学各个领域的各种科学成果。
2009-11-10 astro-ph.IM
The Astronomical, Astrobiological and Planetary Science Case for Interstellar Spaceflight
本文综述了快速（v >= 0.1c）星际空间飞行的科学效益。在星际介质研究、恒星天体物理学、行星科学和天体生物学等领域都发现了重大的惠益。在后三个领域，如果星际飞行器能够从其星际巡航速度减速到相对于目标系统的静止，则益处将大大增强。虽然这将使飞行任务结构大大复杂化，并延长总的旅行时间，但其科学效益是如此之大，在今后的研究中应认真考虑这一选择。
2010-08-28 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
A Survey of Astronomical Research: An Astronomy for Development Baseline
衡量科学发展是一项艰巨的任务。已经提出了不同的指标来评估科学的发展，在本文中，我们探讨了一个指标，使用同行评审的数量，并在可用的非同行评审的文章，研究研究文章作为发展的指标在天文学领域。我们使用SAO/NASA天体物理学数据库系统，分析了1950年至2011年期间国民总收入低于14，365美元的国家的可用出版记录。这代表了149个国家。我们建议该指标识别具有研究出版文化的“天文学发展”国家。我们还建议，一个国家要发展天文学，就应该投资于外部专家访问，派遣他们的工作人员出国学习，并建立科学出版文化。此外，我们建议，这篇论文可以作为一个基线，以衡量重大国际项目的成功，如2009年国际天文年。
2013-08-26 astro-ph.IM physics.soc-ph
Executable verification through formalized expert reasoning in astronomical spectroscopy
Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海天文台）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；CEA, IRFU, Université Paris-Saclay（法国原子能和替代能源委员会，研究与技术部，巴黎萨克雷大学）；Laboratoire d’Astrophysique, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院天体物理实验室）
研究针对人工智能时代科学验证的人为瓶颈问题，提出FORMA可执行验证协议，将专家推理转化为工作流程，应用于天文光谱学的暗能量光谱仪目视检查目录，实现自动化推理与明确验证结合，评估候选输出。
2026-07-08 astro-ph.CO astro-ph.IM
Linear feature detection algorithm for astronomical surveys - I. Algorithm description
计算机视觉算法是天文图像分析中的有力工具，特别是在要求目标检测和提取自动化的情况下。天文学中的现代物体检测算法面向恒星和星系的检测，完全忽略了现有线性特征的检测。随着大视场巡天的出现，线状地物作为近地小行星和流星快速飞越的可能轨迹引起了科学界的兴趣。在这项工作中，我们描述了一种新的线性特征检测算法，专门设计用于大数据天文学的实施。该算法结合了一系列算法步骤，首先从图像中删除其他物体（恒星，星系），然后增强线条，以便使用Hough算法进行更有效的线条检测。由于采用了一个步骤，即用矩形替换可能的线段，然后将拟合到矩形的线与直接从图像中获得的线进行比较，因此误报率大大降低。文中还讨论了该算法的速度及其在天文测量中的适用性。
2017-06-18 astro-ph.IM
Learning an Astronomical Catalog of the Visible Universe through Scalable Bayesian Inference
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Intel Corporation（英特尔公司）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）
Celeste是一个用于推断天文目录的程序，可获得最先进的科学结果。到目前为止，Celeste已经被扩展到最多数百兆字节的天文图像：贝叶斯后验推理在计算上是出了名的苛刻。在本文中，我们报告了一个可扩展的，并行版本的Celeste，适合从现代大规模天文数据集的学习目录。我们的算法创新包括贝叶斯后验推理的快速数值优化例程和将天文优化问题分解为子问题的统计有效方案。我们的可扩展实现完全是用Julia编写的，Julia是一种新的高级动态规划语言，专为科学和数值计算而设计。我们使用朱莉娅的高层次结构的共享和分布式内存并行，并证明有效的负载均衡和高效的扩展高达8192至强核心的NERSC科里超级计算机。
2016-11-10 astro-ph.IM cs.DC cs.LG
Machine Learning Assisted NEO Discovery and Polarimetric Characterisation with Astronomical Surveys
University of Groningen（格罗宁根大学）；Stellenbosch University（斯泰伦博斯大学）；ESA Near-Earth Object Coordination Centre（欧洲空间局近地天体协调中心）；Lunar and Planetary Exploration, LPE/TUM（月球与行星探索，LPE/慕尼黑工业大学）；Space Exploration Institute (SPACE-X)（太空探索研究所（SPACE-X））；Observatoire Astronomique de Strasbourg（斯特拉斯堡天文台）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Universidad de Alicante（阿利坎特大学）；Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学）；Armagh Observatory and Planetarium（阿尔马赫天文台和天文馆）；Division of Space Technology, Luleå University of Technology（鲁勒理工学院空间技术系）；Laboratory of Astrophysics, École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院天体物理学实验室）
利用机器学习技术处理天文调查数据，发现近地天体并分析其偏振特性，提升行星防御与科学研究能力。
2026-04-03 astro-ph.IM
GPU-Based Volume Rendering of Noisy Multi-Spectral Astronomical Data
传统的分析技术可能不足以让天文学家充分利用当前和未来的仪器（如平方公里阵列及其探路者）将产生的数据集。通过利用人类大脑令人难以置信的模式识别能力，科学可视化为天文学家提供了一个极好的机会，使他们能够获得有价值的新见解和对数据的理解，特别是在3D交互式使用时。我们工作的目标是建立一个实时3D监测系统的可行性，数据进入澳大利亚SKA探路者档案。基于CUDA，一个越来越流行的开发工具，我们的工作利用现代图形处理单元（GPU）的大规模并行架构，为天文学家提供一个交互式的多光谱数据集的三维体绘制。与其他方法不同的是，我们的目标是实时交互式可视化的数据集大于GPU内存，同时给予特别关注的数据与低信噪比-两个关键方面的天文学，是从大多数现有的科学可视化软件包失踪。我们的框架使天文学家能够与数据的几何表示进行交互，并控制体绘制过程，以生成更好的数据集表示。
2010-01-13 astro-ph.IM
AstroSpecLM: A Spectrum-Language Model for Evidence-Grounded Astronomical Spectral Analysis
本文提出AstroSpecLM，通过将一维DESI光谱与Qwen3-4B结合，利用事实介导的指令数据生成基于光谱证据的解释，在分类和红移估计上媲美专家基线，实现预测与解释兼备。
2026-09-09 astro-ph.IM cs.AI
Bayesian and Machine Learning Methods in the Big Data era for astronomical imaging
阿塔卡马大型毫米/亚毫米阵列计划进行电子升级，将提供前所未有的深度和高分辨率观测。更宽的视野是可能的，随之而来的图像重建的成本。必须寻找和测试图像处理中常用应用的替代方案。先进的图像重建方法对于满足操作目的所需的数据要求至关重要。采用了天体统计学和天体信息学技术。有证据表明，这些应用于合成成像的跨学科研究领域满足了大数据的挑战，并有潜力在射电天文学和天体物理学中实现新的科学发现。
2022-10-04 astro-ph.IM
Some remarks on a current study involving preservice elementary teachers and some basic astronomical phenomena
最近的研究表明，不仅是小学生，而且他们未来的教师也会在他们周围的世界中预先构建和一致的模型。这些想法包括许多误解，这些误解被证明是强大的，因此很难进行适当的教学过程。我们设计了一些工具，证明有助于证明一些最常用的替代模型对一些基本的天文概念。我们已经测试了这些工具，从不同的师范学校在布宜诺斯艾利斯，并作出了初步的分析结果的初级小学教师。迄今收集的数据表明，一些非科学概念确实是未来教师（科学）背景的一部分，因此，在他们的正式培训期间，这个问题值得特别注意。
2010-06-01 astro-ph.IM physics.ed-ph
Big Data analytics and Cognitive Computing: future opportunities for Astronomical research
孤独的天文学家带着光学望远镜和照相底片的日子已经一去不复返了：2025年的天文学将不仅是多波长的，而且是多信使的，并由巨大的数据集和匹配的数据速率主导。列出数十亿物体详细属性的目录本身就需要一种新的工业规模的科学发现方法，需要先进数据分析的最新技术和第一代认知计算系统的早期参与。天文学家有机会成为这些新技术和方法的早期采用者：其影响可能是深远的，对该领域的快速发展非常有益。SETI研究等领域可能会受益于不依赖于人类偏见和先入之见的认知智能。
2014-06-26 astro-ph.IM
Pre-feasibility Study of Astronomical Data Archive Systems Powered by Public Cloud Computing and Hadoop Hive
天文观测数据的规模每年都在增加。例如，阿塔卡马大型毫米/亚毫米阵列预计每年产生200 TB的原始数据，而大型综合巡天望远镜估计每晚产生15 TB的原始数据。由于计算的增长率远低于天文数据的增长率，在未来十年中，将高性能计算（HPC）资源与科学数据一起提供将是普遍的。然而，HPC系统的安装和维护成本对于提供商来说可能是沉重的负担。我注意到公共云计算是一种廉价获得足够计算资源的替代方法。我使用虚拟专用服务器（VPS）服务和Amazon Elastic MapReduce（EMR）构建Hadoop和Hive集群，并测量它们的性能。VPS集群的行为每天都在变化，而EMR集群相对稳定。由于分区是必不可少的Hive，几个分区算法进行评估。在本文中，我报告的基准测试结果和云计算环境中的性能优化。
2016-11-18 astro-ph.IM
Improving resolution and depth of astronomical observations via modern mathematical methods for image analysis
在过去的几年中，现代图像分析的数学方法已经导致了许多领域的革命，从计算机视觉到科学成像。然而，最近开发的一些图像处理技术已被其他部门成功地利用，但很少在天文观测中进行试验。我们在这里提出了两类变分图像增强技术的测试：“结构-纹理分解”和“超分辨率”，表明它们是有效的，在提高观测质量。结构-纹理分解允许恢复先前被背景噪声隐藏的微弱源，有效地增加了可用观测的深度。超分辨率从一组低分辨率帧中产生更高分辨率和更好的采样图像，从而减轻了由于不同仪器之间的分辨率/采样差异而引起的数据分析中的问题，如EUCLID VIS和NIR成像仪的情况。
2015-01-16 astro-ph.IM
A selection function toolbox for subsets of astronomical catalogues
大星表在天文学中无处不在，但大多数科学分析都是在从这些星表中选择的较小样本上进行的，这些样本是通过对星表数量的选择来进行的。科学样本的选择函数--星表中的一颗恒星满足这些切割并因此进入样本的概率--因此对每一种科学分析来说都是独特的。我们已经创建了一个通用框架，可以灵活地估计从目录中提取的样本的位置，大小和颜色的选择功能。我们的方法是独特的，在使用二项似然和会计的相关性，在选择功能的位置，幅度和颜色使用高斯过程和球谐函数。我们已经创建了一个新的开源Python包selectionfunctiontoolbox，它实现了这个框架，并使用它对APOGEE DR 16红巨星样本选择函数进行了三种不同的估计，作为2 MASS的子集，每个估计都使用了越来越多的APOGEE目标技术知识。在一篇配套论文中，我们应用我们的方法来估计盖亚EDR 3的天体测量和光谱选择函数。我们的框架将使天体物理学家可以轻松地估计选择函数，他们应该使用定制的恒星样本来回答他们的科学问题。
2021-11-07 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
(Un)conscious Bias in the Astronomical Profession: Universal Recommendations to improve Fairness, Inclusiveness, and Representation
（无意识的）偏见影响着天文专业的各个方面，从科学活动（例如，邀请参加合作、提案选择、赠款分配、出版物审查过程以及邀请参加会议并在会议上发言）到与职业发展更严格相关的活动（例如，推荐信、奖学金、聘用、晋升和任期）。对许多人来说，（不）有意识的偏见仍然是实现卓越的主要障碍，因为最多样化的人才比他们更有特权的同事遇到更大的挑战和困难，以达到相同的里程碑。在过去几年中，空间望远镜科学研究所（STScI）开发了一些工具，以提高对（无）意识偏见的认识，并制定了准则和目标，以增加其科学活动中的多样性代表性和成果，包括与职业有关的事项和STScI赞助的研究金、会议、讲习班和座谈会。STScI还通过匿名提交和评估哈勃太空望远镜（很快将成为詹姆斯韦伯太空望远镜）观测建议来解决同行评审过程中的（无）意识偏见。在本白皮书中，我们提出了一项计划，以标准化这些方法，并期望这些普遍的建议将真正增加多样性，包容性和公平性，如果在天文学界的所有科学活动中始终如一地应用。
2019-07-10 astro-ph.CO astro-ph.EP astro-ph.GA
Black Swans in Astronomical Data
天文学总是被发现缺乏先例的新现象所推动，通常是新的理论来解释它们的存在和性质。在以更高的精度和采样率对天空进行大规模调查的现代，这些偶然发现似乎将继续下去，最近的例子包括Boyajian星，快速射电暴和'Oumuamua。因此，我们在这里展望未来，旨在提供一个统计框架来解释这些事件，并为未来的观测提供指导，其基本前提是所讨论的现象随机重复以某种未知的恒定速率，$λ$。具体地说，表达式推导出1）的后验分布的$λ$，2）的后验分布的复发时间，和，3）的收益-成本比的进一步观察相对于首个事件。发现这些中的每一个的一些经验法则结果为1）$λ< \{0.7, 2.3, 4.6\}\,t_1^{-1}$到$\{50, 90, 95\}\%$置信度（其中获得第一次检测的$t_1=$时间），2）复发时间是$t_2 < \{1, 9, 99\}\,t_1$至$\{50, 90, 95\}\%$置信度，其中缺少时间$t_2$的重复产生$p$ -值$1/[1+(t_2/t_1)]$，以及，3）在关于该物体内在科学价值的一系列不同假设下，对$\lesssim 10\,t_1$的后续研究预计在科学上是有价值的。我们将这些方法应用于突破听候选1号信号和潮汐中断事件观测TESS。
2021-04-15 astro-ph.IM
The Future of astronomical archives: reaching out to and engaging broader communities
档案科学的重要性显着增加天体物理观测站，因为他们成熟和他们的档案馆藏的规模和复杂性的增长。要进一步加强档案数据的科学回报，就需要吸引比飞行任务参考资料界更多的受众，这主要是因为对多波长和瞬态/时间变异性研究的兴趣日益增加。然而，这样的目标可能很难实现。在本文中，我将描述一种不同的方法来解决这个问题，同时最大限度地减少技术摩擦和利用现有的服务，使档案观测更容易获得，并提高我们的能力，积极主动地吸引天文学家对潜在的有趣的档案记录。受这一战略的启发，钱德拉数据档案团队正在开展两个具体的实验项目，希望这些项目能够展示其潜力，同时为钱德拉任务的科学回报最大化做出贡献。
2020-01-10 astro-ph.IM
Concerns about ground based astronomical observations: a step to safeguard the astronomical sky
本文旨在突出的影响，地面天文观测在不同窗口的电磁波谱来自部署舰队的电信卫星。特别注意中/小型轨道物体对环地空间的拥挤问题。根据它们的高度和表面反射率，它们对天空亮度的贡献对于专业的地面观测来说是不可忽略的。由于计划在中低地球轨道上发射约5万颗新的人造地球卫星，人造物体的平均密度将大于1颗卫星/平方天空度，这将不可避免地损害专业天文图像，留下痕迹。其中只有一个由美国联邦通信委员会授权的Starlink@SpaceX计划部署约42，000颗非地球同步卫星，这些卫星将在日落后和黎明前在天空中闪耀。卫星将在深场图像中观测到，尤其不利于用于搜索近地天体、预测并最终避免可能的撞击事件的科学大面积图像。对于适合进行地面调查的其他波长，特别是射电天文学，人们也普遍感到严重关切，因为来自空间站和地面的卫星通信的无处不在的辐射已经使射电天文学的探测器饱和。此外，患上“凯斯勒综合征”的风险也值得注意。在了解天文学界所面临的风险之后，本文提出了一系列行动，以减轻和遏制小型卫星数量变化所产生的最危险影响。概述了紧急干预的专门战略，以保障和保护从地面可观测的每个天文波段。
2020-02-03 astro-ph.IM
Visualisation of Multi-mission Astronomical Data with ESASky
ESASky是一个以科学为导向的探索门户网站，用于探索多波长天空，可视化和访问多个天文档案。该工具是一个网络应用程序，不需要事先了解任何所涉飞行任务，使世界各地的用户能够以简化的方式获得来自多个天基天文学飞行任务的最高级别科学数据产品以及欧空局的一些源目录。ESASky的第一个公开版本具有多个波长的天空可视化界面，查询结果摘要的可视化，以及单个和多个目标的观测和目录源的可视化。本文描述了ESASky中的这些功能，这些功能是为解决科学界的用例而开发的。关于大量数据的可视化和所使用的技术的决定是为了最大限度地提高应用程序的响应能力，并保持工具尽可能有用和直观。
2017-01-10 astro-ph.IM
DeepSurveySim: Simulation Software and Benchmark Challenges for Astronomical Observation Scheduling
针对天文观测调度缺乏统一测试基准与易用工具的问题，本研究推出高保真灵活的仿真工具DeepSurveySim，可跟踪估算天空条件，提供三类基准问题，用于评估调度算法尤其是机器学习调度算法的效能。
2023-12-14 astro-ph.IM
Discovering the Unexpected in Astronomical Survey Data
天文学中的大多数重大发现都是计划外的，是以一种新的方式测量宇宙的结果，而不是通过测试假设或进行有计划结果的调查。例如，在哈勃太空望远镜的十大发现中，只有一个被列入其关键科学目标。因此，仅仅实现其既定科学目标的望远镜并没有实现其潜在的科学生产力。目前正在设计和建造几台下一代天文观测望远镜，这将大大扩大观测参数空间的容量，原则上应能发现意想不到的新现象和新类型的天体。然而，望远镜的复杂性和大量的数据意味着这些发现不太可能是偶然发现的。因此，有必要在望远镜的设计和建造中为这些意想不到的发现做出明确的计划。发现有两种类型：意想不到的物体和意想不到的现象。本文认为，下一代天文调查需要一个明确的过程来检测意外事件，并提出了该过程的实现。这种实现解决了这两种类型的发现，并在很大程度上依赖于机器学习技术，以及基于理论的模拟，这些模拟封装了我们目前对宇宙的理解，以与数据进行比较。
2016-11-17 astro-ph.IM
Costs and benefits of automation for astronomical facilities
位于西班牙的Observatorio Astrofísico de Javalambre（OAJ <$1）是一个年轻的天文设施，从一开始就作为一个全自动化的天文台构思和开发，主要目标是优化天文台的科学和一般操作过程。OAJ特别被设想用于使用两台前所未有的大视场望远镜进行大型巡天：JST/T250，一台2.55米的3度视场望远镜，和JAST/T80，一台83厘米的2度视场望远镜。这两台望远镜在未来几年的最直接目标是进行两个独特的测光调查数千平方度，J-PAS <$2和J-PLUS <$3，其中每一个都有广泛的科学应用，例如大结构宇宙学和暗能量，星系演化，超新星，银河系结构，系外行星等等。为此，JST和JAST分别配备了J-PAS合作开发的全景相机JPCam和T80 Cam，它们使用覆盖整个焦平面的大格式（~ 10 k x 10 k）CCD。本文从操作的角度详细描述了天文台全球自动化的详细成本与天文设施标准自动化成本之间的比较，参考了总投资，并突出了这种方法所获得的所有好处和遇到的困难。该文件还介绍了全自动观测站的整体设施和基础设施的工程开发情况，以及当前状况的全球概况，指出了经验教训，以提高观测站的运营绩效，实现科学目标，保持质量要求，同时最大限度地降低运营成本和人力资源。
2022-11-24 astro-ph.IM
Metasurface-Enabled Astronomical Polarimetry
本文提出首个由超表面偏振分析光栅驱动的太阳成像超表面偏振仪SIMPol，在460.7 nm附近实现快照成像偏振测量，并成功观测到Fe I和Sr I谱线的塞曼偏振特征，验证了超表面光学在天文仪器中的实际应用价值。
2025-06-06 astro-ph.IM physics.optics
Denoising the Deep Sky: Physics-Based CCD Noise Formation for Astronomical Imaging
本文提出基于物理的CCD噪声合成框架，通过模拟天文成像中的噪声来源，生成高质量训练数据以提升去噪效果，实验验证了其在光度学和科学准确性上的有效性。
2026-09-02 astro-ph.IM cs.CV cs.LG
The Data Lab: A Science Platform for the analysis of ground-based astronomical survey data
未来十年将有越来越多的大规模地面光度测量、光谱测量和时域测量，包括DECam、DESI和LSST的测量。NOAO数据实验室于2017年启动，旨在对大型调查进行有效的探索和分析，特别关注NOAO档案及其相关目录的PB级馆藏。数据实验室的使命和未来的发展与NSF的两个大想法保持一致，即利用数据促进21世纪的科学和工程，并作为网络的一部分，为宇宙的Windows：多信使天体物理学时代做出贡献。与其他科学平台一起，数据实验室将在未来十年的调查科学发现中发挥关键作用，并且随着数据集的规模和复杂性的增长，对于保持公平竞争环境至关重要。
2019-08-02 astro-ph.IM
Optimal Compression of Floating-point Astronomical Images Without Significant Loss of Information
我们描述了浮点天文图像的压缩方法，使压缩比为6 - 10，同时仍然保留图像中的科学重要信息。首先通过将像素值量化为缩放的整数强度级别来对像素值进行预处理，这去除了图像中的一些不可压缩的噪声。然后使用快速高效的Rice算法对整数进行有损压缩，并存储在可移植的FITS格式文件中。更粗略地量化图像给出了更大的图像压缩，但它也增加了噪声，并降低了量化图像中的光度测量和天体测量的精度。在量化过程中抖动像素值可以大大提高图像中的测量精度。如果分析算法依赖于模式或中值（如果像素值不抖动，则将类似地量化模式或中值），则这尤其重要。我们进行了一系列的实验，在合成和真实的天文CCD图像定量证明，在量化的图像中的恒星的星等和位置可以测量与预测的精度。为了鼓励更广泛地使用这些图像压缩方法，我们提供了一对通用的图像压缩程序，称为fpack和funpack，可用于压缩任何FITS格式的图像。
2010-07-07 astro-ph.IM
Adapting astronomical source detection software to help detect animals in thermal images obtained by unmanned aerial systems
在本文中，我们描述了一个无人驾驶航空系统配备了热红外相机和软件管道，我们已经开发出监测动物种群的保护目的。我们采用多学科方法来解决这一问题，使用免费提供的天文源检测软件和天文学家的相关专业知识，有效可靠地检测航空热红外镜头中的人类和动物。将这个天文探测软件与现有的机器学习算法结合到一个单一的、自动化的、端到端的管道中，我们使用在一个受控的、类似野外的环境中拍摄的空中视频片段来测试该软件。我们证明了管道的可靠性，并描述了它如何用于估计不同观测数据集对给定类型对象的完整性，作为高度，观测条件等的函数-这是将视频片段转换为科学有用信息的关键一步，例如不同动物物种的空间分布和密度。最后，已经证明了该系统的潜在效用，我们描述了我们正在采取的步骤，以适应该系统的工作在外地，特别是在世界各地的国家公园濒危物种的系统监测。
2017-01-06 astro-ph.IM
Evaluation of scientific CMOS sensors for sky survey applications
科学级CMOS图像传感器是典型CCD探测器的现代替代品，因为它们具有低读出噪声、大灵敏区域和高帧速率。这些都使它们成为现代大视场巡天的理想设备。然而，在分析数据时必须适当考虑CMOS技术的特性。为了表征这些特性，我们对基于sCMOS芯片的两款Andor相机进行了广泛的实验室测试- Andor Neo和Andor Marana。在这里，我们报告的结果，特别是在时间稳定性，线性和图像持久性。我们还介绍了这些传感器连接到一个宽视场镜头的天空测试的结果，并讨论了它的应用天文天空调查。
2021-01-05 astro-ph.IM
IVOA Recommendation: Data Model for Astronomical DataSet Characterisation
本文档定义了描述观测或模拟天文数据集（如2D图像、数据立方体、X射线事件列表、IFU数据等）的物理参数空间所需的高级元数据。表征数据模型是一种抽象，可用于导出任何相关数据的结构化描述，从而促进其发现和科学解释。该模型的目的是促进任何VO框架或门户中的异构数据的操作。VO表征实例可以包括数据轴的描述、数据覆盖的坐标范围以及每个轴上的数据采样和分辨率的细节。这些描述应该是物理变量，尽可能独立于仪器特征。此模型的实现已在IVOA注释中进行了描述，可在以下网址获得：http://www.ivoa.net/Documents/latest/ImplementationCharacterisation.html从此版本的UML模型派生的U类型已在以下IVOA注释中列出和注释：http://www.ivoa.net/Documents/latest/UtypeListCharacterisationDM.html XML模式已从UML模型构建，可在以下网址获得：http://www.ivoa.net/xml/Characterisation/Characterisation-v1.11.xsd
2011-11-09 astro-ph.IM
IVOA HiPS Implementation in the Framework of WorldWide Telescope
WorldWideTelescope（WWT）是一个科学可视化平台，可以在三维虚拟场景中浏览来自不同观测设施的深空图像、星表和行星遥感数据。WWT最初由微软研究院推出，然后开源，现在由美国天文学会（AAS）管理。HiPS（Hierarchical Progressive Survey）是法国斯特拉斯堡天文数据中心（CDS）提出的一种天文数据发布方案，已被国际虚拟天文台联盟（IVOA）采纳为推荐方案。HiPS解决方案已被许多天文机构广泛采用用于数据发布。由于WWT在开发初期选择了层次三角网格（HTM）作为数据可视化的标准，使得HiPS发布的数据无法在WWT中可视化，这极大地限制了WWT的应用。介绍了WWT中HiPS数据可视化的实现方法，并介绍了WWT中HiPS数据投影、网格绘制和数据索引的实现。以嫦娥二号月球探测器数据为例，介绍了如何将行星遥感数据转换为HiPS数据集并集成到WWT中。比较了WWT加载本地数据和HiPS数据的效率和内存消耗，并举例说明了HiPS在WWT科学数据可视化和科学教育中的应用。
2020-03-04 astro-ph.IM
Self-Supervised Representation Learning for Astronomical Images
University of Arkansas（阿肯色大学）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
巡天是天文学中最大的数据生成器，这使得提取有意义的科学信息的自动化工具成为绝对必要。我们表明，在不需要标签的情况下，自监督学习可以恢复对各种科学任务在语义上有用的巡天图像的表示。这些表示可以直接用作特征，或进行微调，以优于仅在标记数据上训练的监督方法。我们应用斯隆数字巡天（SDSS）的多波段星系光度学的对比学习框架来学习图像表示。然后，我们使用它们进行星系形态分类，并使用来自Galaxy Zoo 2数据集和SDSS光谱的标签对它们进行微调以进行光度红移估计。在这两个下游任务中，使用相同的学习表示，我们的表现优于监督的最先进的结果，我们表明，我们的方法可以实现监督模型的准确性，同时使用2-4倍的标签进行训练。
2021-04-08 astro-ph.IM cs.AI
Using fractional differentiation in astronomy
在最近发表在arXiv：0910.2381上的一篇论文中，我们开始讨论在图像处理中使用分数阶微分所产生的新可能性。我们已经看到，分数计算能够提高图像的质量，在边缘检测和图像恢复中具有有趣的可能性。在这里，我们想更深入地讨论它作为天文图像处理工具的作用。特别是，分数微分可以帮助从一个漂亮的天文图像中产生一个基于“内容-物质”的图像，可以用于更多的研究和科学目的，例如揭示微弱的物体星系物质，星云，更多的恒星和行星表面细节。
2009-10-25 astro-ph.IM
The Aesthetics of Astrophysics: How to Make Appealing Color-Composite Images that Convey the Science
天文学有使用彩色摄影和成像的丰富传统，用于研究中的可视化以及在正式和非正式教育环境中分享科学发现（即，为了“公众宣传”。在现代，天文学研究从电子相机中受益匪浅，电子相机允许以纯数字形式生成和分析数据和图像，其精确度在以前是不可能的。图像处理软件的进步也使得彩色合成图像的制作方法比暗室技术复杂得多，不仅在光学波长上，而且在整个电磁波谱上。互联网使这些图像迅速传播给渴望的观众成为可能。除了这些技术进步，在理解如何制作具有科学说明性和美学愉悦性的图像方面也有所收获。研究还揭示了公众如何解读天文图像，以及这与专业天文学家有何不同。了解这些差异将有助于创造对两组都有意义的图像。在这篇特邀评论中，我们讨论了制作彩色合成图像背后的技术，并研究了在这样做时应该考虑的因素，无论是用于数据可视化还是公共消费。我们还提供了天文成像的简史，重点是“现代”的起源，在此期间，向公众分发高质量的天文图像是几乎每个专业天文台的公共宣传的一部分。我们回顾了相关的研究的期望和误解，往往影响公众对这些图像的解释。
2017-03-01 astro-ph.IM
Celeste: Variational inference for a generative model of astronomical images
我们提出了一个新的，完全生成模型的光学望远镜图像集，随着变分推理过程。每个像素强度被视为泊松随机变量，速率参数依赖于恒星和星系的潜在属性。关键的潜在属性本身是随机的，科学的先验分布是从大型辅助数据集构建的。我们在合成图像上检查我们的方法。我们还在一次大型巡天的图像上运行它，它超过了目前最先进的定位天体和测量其颜色的方法的性能。
2015-06-03 astro-ph.IM stat.ML
Modeling Dependence Structures in Astronomical Multi-Band Time Series Data via Multi-Output Gaussian Processes
Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；Seoul National University（首尔国立大学）
研究利用多输出高斯过程对天文多波段时间序列数据的依赖结构建模，提出基于协方差和潜在过程的互补公式，开发相关模型并应用于实际，为依科学目标选择依赖结构提供原则基础。
2026-10-28 astro-ph.IM stat.AP
