A Full-sky, High-resolution Atlas of Galactic 12 micron Dust Emission with WISE
我们描述了我们的整个宽视场红外巡天探测器（WISE）12微米成像数据集的自定义处理，并提出了一个高分辨率，弥漫的银河尘埃排放的全天空地图，是免费的紧凑的来源和其他污染文物。我们得到的共同添加的图像和WISE Atlas堆栈之间的主要区别是我们删除了紧凑的源，包括其相关的电子和光学伪影，以及我们保留了大于1.5度的空间模式。我们通过一组430个12.5度× 12.5度的马赛克提供对所产生的全天地图的访问。这些堆栈已被平滑到15”分辨率，并伴随着相应的覆盖图，伪影图像，点源位掩码，解决紧凑的来源，和其他缺陷。当与其他中红外和远红外数据集适当结合时，我们期望我们的WISE 12微米的共同添加物形成一个全天空尘埃消光图的基础，其角分辨率比Schlegel等人（1998）好几倍。
2013-12-03 astro-ph.GA astro-ph.IM
A sky survey of ultraviolet sources observed through AstroSat's UVIT: A point source catalog
本研究利用印度AstroSat卫星的UVIT望远镜的远紫外、近紫外观测数据，构建了覆盖约63平方度、含约102773个源的紫外点源星表，给出了对应波段极限星等并完成统计分析。
2024-11-04 astro-ph.IM
All-sky Guide Star Catalog for CSST
本研究为中国空间站望远镜（CSST）的精细导星传感器（FGS）构建了主导星星表，利用Gaia DR3数据并排除变星等天体，结合HEALPix和Voronoi算法实现恒星均匀分布，模拟验证表明其满足FGS的覆盖与精度要求。
2024-06-03 astro-ph.IM
A Python client for the ATLAS API
本文介绍一款面向 ATLAS REST API 的 Python 客户端，用于连接机器人程序与科研人员，支持警报排序及潜在目标后续观测触发。
2025-06-06 astro-ph.IM
AKARI-CAS --- Online Service for AKARI All-Sky Catalogues
AKARI全天星表是下一代天文学的重要红外天文数据库，取代了IRAS星表。我们为天文学家开发了一个在线服务，AKARI目录存档服务器（AKARI-CAS）。该服务包括有用和有吸引力的搜索工具和视觉工具。AKARI-CAS的新功能之一是缓存的SIMBAD/NED条目，它可以将AKARI目录与存储在SIMBAD或NED中的其他目录进行匹配。为了允许对数据库进行高级查询，还支持直接输入SQL。在这些查询中，注册目录之间的快速动态交叉识别是一个显着的功能。此外，多波长快速图像显示在可视化工具中，这将增加服务的价值。在我们的服务建设中，我们考虑了各种各样的天文学家的要求。作为我们讨论的结果，我们得出结论，支持用户的SQL提交是满足需求的最佳解决方案。因此，我们实现了一个RDBMS层，以便它覆盖重要的设施，包括表的整个处理。我们发现，PostgreSQL是最好的开源RDBMS产品，用于此目的，我们写了简单和高级搜索到SQL存储函数的代码。为了以最小成本实现用于快速径向搜索和交叉识别的这种存储函数，我们应用了一种不基于划分天球的简单技术，例如HTM或HEALPix。相比之下，Web应用程序层变得紧凑，并且用简单的过程化PHP代码编写。总之，我们的系统实现了具有成本效益的维护和增强。
2011-07-27 astro-ph.IM
The Herschel-ATLAS Data Release 1 Paper I: Maps, Catalogues and Number Counts
我们提出了在开放时间与赫歇尔空间天文台进行的最大的单一关键项目的第一个主要数据发布。赫歇尔天体物理太赫兹大区域巡天计划（H-ATLAS）是利用PACS和SPIRE相机在100、160、250、350和500 μ m五个测光波段对600 ° ^2进行的巡天。在这篇论文和一篇配套论文（Bourne et al. 2016）中，我们介绍了对天球赤道上三个区域的巡天，总面积为161.6 deg^2，之前在星系和质量大会（GAMA）光谱巡天中观测到。本文介绍了SPIRE 250 μ m图像上探测到的赫歇尔像和源的星表。在250、350和500 μ m处，用于源检测的1-sigma噪声（包括混淆和仪器噪声）为7.4、9.4和10.2 mJy。我们的目录总共包括120230个源，其中113995个，46209个和11011个源在250，350和500 μ m处检测到>4-sigma。该目录包含4650和5685源在100和160 μ m处>3-sigma的检测，并且这些波长处的典型噪声为44和49 mJy。我们包括估计的完整性的调查和通量偏差的影响，也描述了一种新的方法来确定真正的源计数。在250和350 μ m处，H-ATLAS源计数与来自更深的HerMES勘测的源计数非常相似，在500 μ m处有小的差异。附录A提供了使用已发布数据集的快速入门，包括如何使用它们的说明和注意事项。
2016-07-22 astro-ph.CO astro-ph.GA astro-ph.IM
Machine-learning identification of extragalactic objects in the optical-infrared all-sky surveys
我们提出了一个新的全自动分类模型来选择天文光度表中的河外天体。我们的分类模型的构建基于三个重要步骤：1）数据表示，以创建特征空间; 2）在特征空间中构建超曲面，以限制特征范围（离群点检测）; 3）构建超平面，将河外天体与银河系天体分开。我们用170万个物体（140万个星系和类星体，30万颗恒星）训练了我们的模型。该模型的应用是作为一个测光目录的3800万河外天体，确定在WISE和泛星目录相互交叉匹配。
2018-05-21 astro-ph.IM
Toward an atlas of the number of visible stars
光污染在大气中传播的建模技术使得能够计算天空任何方向的人造夜空亮度图，其中涉及来自卫星数据的大量细节。Cinzano等人（2001年a）介绍了一种方法，根据卫星辐射测量和光污染传播的Garstang模型，从大面积测绘天顶处肉眼可见的恒星。它考虑到了数字高程数据中每个陆地区域的海拔高度，基于Garstang方法选择的天空方向的自然天空亮度，Garstang和Schaefer之后的眼睛能力，以及视觉光度带中的大气消光。在这里，我们讨论如何使用这些方法来获得地图的平均数量可见的恒星时，看夜空半球，最后回答，网站的网站，有多少恒星在天空中可见的问题。这并不是微不足道的，因为可见恒星的数量取决于天空中每个方向的极限星等，而这取决于该方向的天空亮度，该天顶距的大气消光以及观察者的视觉敏锐度和经验。我们目前，作为一个例子，在意大利的可见星的数量的地图，以平均观察员在晴朗的夜晚，分辨率约为1公里。
2020-07-01 astro-ph.IM physics.soc-ph
A frequency resolved atlas of the sky in continuous gravitational waves
研究利用LIGO O3a数据和Falcon流水线构建首个频率分辨连续引力波天空图谱，给出全天上限与SNR，虽未发现高SNR信号，但将约束灵敏度提升50%。
2023-04-15 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
The CatSouth Quasar Candidate Catalog for the Southern Sky and a Unified All-Sky Catalog Based on Gaia DR3
本文利用 SkyMapper、CatWISE 和 VISTA 数据及机器学习方法，构建南天类星体候选星表 CatSouth，并与 CatNorth 合并为包含近 190 万个源的全天高纯度 CatGlobe 星表，为宇宙学研究提供样本。
2025-08-06 astro-ph.GA astro-ph.IM
unTimely: a Full-sky, Time-Domain unWISE Catalog
我们提出了不及时的目录，一个深时域的探测目录的基础上宽视场红外巡天探测器（WISE）和NEOWISE观测跨越2010年至2020年的时间段。探测结果是从“时间分辨的unWISE coadds”中提取的，这些coadds将WISE成像的每两年一次的天空通道叠加在一起，以创建一组约16张全天空地图（每个波段），每一张都比单独的WISE曝光更深更清晰。unTimely合并了W1（3.4微米）和W2（4.6微米）通道，这意味着我们的数据集有效地由~32个全天unWISE星表组成。我们在每个历元共添加上独立运行众包众场点源测光管道（Schlafly等人，2018），检测阈值较低：W1（W2）中的S/N = 4.0（2.5）。总的来说，我们在W1（W2）处列出并公开发布了235亿（199亿）次检测。unTimely在黄道附近比WISE/NEOWISE单次曝光源表深约1.3等，在黄道纬度更高的地方深度进一步增强。不及时星表的主要设计是为了能够对微弱的快速移动的天体进行新颖的搜索，例如银河系厚盘或晕中的Y矮星和/或晚型（T/Y）亚矮星。unTimely还将促进其他时域科学应用，例如在长达十年的时间基线上对中红外波长的类星体可变性进行全天研究。
2022-11-14 astro-ph.IM astro-ph.SR
2MASS Photometric Redshift catalog: a comprehensive three-dimensional census of the whole sky
关键的宇宙学应用需要整个天球上的三维星系分布。这些包括测量本星系群的引力，估算大规模的整体流量和检验哥白尼原理。然而，最大的全天红移巡天--2 MRS和IRAS PSCz --的中值红移只有z=0.03，并且对非常局部的宇宙进行采样。存在着全天空星系目录达到更深的- SuperCOSMOS在光学，2 MASS在近红外和WISE在中红外-但这些缺乏完整的红移信息。目前，快速获得覆盖整个天空的更大的3D星表的唯一方法是通过光度红移技术。在本文中，我们提出了包含100万个星系的2 MASS测光红移星表（2 MPZ），通过交叉匹配2 MASS XSC，WISE和SuperCOSMOS的全天空样本，并采用人工神经网络方法（ANNz算法），在这样的红移调查，如SDSS，6dFGS和2dFGRS训练。测光红移的误差几乎与距离无关，全天精度为sigma_z=0.015，异常值的百分比非常小。通过这种方式，我们获得了所有缺乏光谱的2 MASS XSC星系的典型精度为12%的红移估计。此外，我们已经做出了早期的努力，通过将WISE与SuperCOSMOS配对，并在GAMA红移数据上训练ANNz，目前达到z_med~0.2。这产生了与2 MPZ中的那些相当的照片-z精度。这些全天空的照片-z星表，2 MPZ的中值z~0.1，未来基于WISE的样本的深度要大得多，在可预见的未来将是同类星表中最大和最完整的…
2013-12-17 astro-ph.CO astro-ph.IM
DESCQA: An Automated Validation Framework for Synthetic Sky Catalogs
使用高质量的模拟天表对于宇宙学巡天的成功是必不可少的。目录有不同的应用，如调查宇宙学可观测量的基础物理签名，了解系统的不确定性对测量信号的影响，并测试减少这些不确定性的缓解策略，帮助分析管道开发和测试，以及调查策略优化。随着目录质量的提高和它们所能提供的细节的增加，应用程序的清单也在增加。鉴于模拟目录的重要性，提供严格的验证协议，使目录提供商和用户能够以直接和全面的方式评估目录的质量至关重要。为此，我们已经开发了大型综合巡天望远镜暗能量科学合作以及更广泛的社区的DESCQA框架。DESCQA的目标是通过在自动化框架内提供一个公共接口来检查、验证和比较一组不均匀的合成星表。在本文中，我们提出的设计概念和第一次实现的DESCQA。为了建立和展示其全部功能，我们使用了一组临时目录和验证测试。我们强调了几个重要的方面，技术和科学，需要深思熟虑的考虑时，设计一个验证框架，包括验证指标，以及这些指标如何对合成天空目录的要求。
2018-02-08 astro-ph.CO astro-ph.IM
A Deep Proper Motion Catalog Within The Sloan Digital Sky Survey Footprint
一个新的自行目录，结合斯隆数字巡天（SDSS）的第二个历元观测在r波段内的SDSS成像足迹的一部分。新的观测是由斯图尔特天文台博克90英寸望远镜上的90prime相机和美国海军天文台旗杆站1.3米望远镜上的阵列相机获得的。该目录涵盖了1098平方度到r = 22.0，另外1521平方度到r = 20.9，再加上488平方度的质量较差的数据。自行的统计误差范围从亮端的5 mas/年到暗端的15 mas/年，典型的历元差为6年。阵列摄像机数据的系统误差估计约为1 mas/年，90 prime数据的系统误差高达2 - 4 mas/年（尽管通常更小）。星表还包括第二个r波段测光纪元。
2014-10-02 astro-ph.IM astro-ph.SR
Photometric Catalogue of Quasars and Other Point Sources in the Sloan Digital Sky Survey
St. Thomas College（圣托马斯学院）；Inter-University Centre for Astronomy and Astrophysics（校际天文与天体物理中心）
我们提出了一个约600万个未解决的光度检测在斯隆数字巡天第七次数据发布分类成恒星，星系和类星体的目录。我们使用在SDSS { \it i}波段中从14到22级光谱确认对象的子集上训练的机器学习分类器。我们的星表包括2，430，625个类星体、3，544，036颗恒星和63，586个在SDSS { \it i}波段中从14等到24等的未分辨星系。我们的算法恢复99.96%的光谱确认的类星体和99.51%的恒星i $\sim$ 21.3的颜色窗口，我们研究。污染程度，由于数据文物的对象超过$i=21.3$是高度不确定的，所有提到的完整性和污染的文件是有效的，只有对象比这个亮度。然而，类星体的预测数量与理论数量的比较显示出合理的一致性。
2011-08-25 astro-ph.IM cs.AI
Machine-learning identification of galaxies in the WISExSuperCOSMOS all-sky catalogue
目前最大的两个全天空光度数据集WISE和SuperCOSMOS由Bilicki等人（2016）（B16）交叉匹配，以构建一个新的70%天空的光度红移目录。星系星系通过颜色切割与恒星和类星体分离，这可能会留下不完美的地方，因为混合了在颜色空间重叠的不同来源类型。目前的工作的目的是通过机器学习的替代方法来识别星系的WISExSuperCOSMOS目录。这使我们能够在多色空间中定义比简单的颜色切割更复杂的分离，并且应该提供更可靠的源分类。对于自动分类，我们使用支持向量机学习算法，采用SDSS光谱源交叉匹配WISExSuperCOSMOS作为训练和验证集。我们进行了一些测试，以检查作为源视星等和银河系纬度的函数的分类器的行为（完整性，纯度和准确性）。然后，我们将分类器应用于全天空数据，并分析由此产生的候选星系目录。我们还将由此产生的数据集与B16中提供的数据集进行了比较。测试表明分类器在亮端的准确性、完整性和纯度非常高（>95%），对于最暗的源恶化，但仍保持85%的可接受水平。没有观察到分类质量随银河系纬度的显著变化。将分类器应用于全天空WISExSuperCOSMOS数据，在掩蔽有问题的区域后，得到了1500万个星系。由此产生的样品比B16中的样品更纯，但代价是天空中的完整性较低。自动分类提供了一个成功的替代方法来定义一个可靠的星系样本相比，彩色切割。
2016-09-23 astro-ph.GA astro-ph.IM
Linking Sky-plane Observations of Moving Objects
本文提出快速轨道拟合算法PUMA与检测关联算法PUMALINK，用于多站点小行星巡天；在ATLAS和模拟LSST数据上，双夜检测概率约90%、误报率低于10%。
2023-09-27 astro-ph.EP astro-ph.IM
A radio spectral index map and catalogue at 147-1400 MHz covering 80 per cent of the sky
射电频谱指数是对宇宙射电源进行分类和了解射电源起源的有力探测器。我们将TIFR GMRT巡天（TGSS）和NRAO VLA巡天（NVSS）的147 MHz和1.4 GHz数据结合起来，制作了一张约占天空80%（Dec > -40 deg）的大面积无线电频谱指数图，以及一份包含1，396，515个源的无线电频谱指数目录，其中503，647个源不是上限或下限。几乎每个TGSS源都有检测到的对应物，而只有36%的NVSS源是这样。我们向天文学界公布了地图和目录。对该目录进行分析，以发现宇宙射电群的系统行为。我们发现一个差分光谱行为之间的微弱和明亮的来源，以及紧凑和扩展的来源。这些趋势可以用射电星系演化来解释。我们也证实了先前的报告，沿银道面的陡谱源过剩。这对应于86个紧凑和陡谱源超过预期。这种过剩的性质与正常的非回收的散射体一致，这可能是由于沿视线的散射大于平均值而被脉动搜索错过的。
2017-12-13 astro-ph.CO astro-ph.GA astro-ph.IM
An all-sky catalog of solar-type dwarfs for exoplanetary transit surveys
未来大多数旨在发现凌日系外行星的巡天，包括TESS和PLATO，将瞄准明亮（V<13）和附近的太阳型恒星，其光谱型晚于F5。为了提高识别凌日的概率，这些巡天必须覆盖天空中非常大的区域，因为明亮目标的面密度本来就很低。不幸的是，没有一个现有的恒星参数目录既深又宽，足以提供一个均匀的输入列表。由于第一个可用于此目的的盖亚数据发布预计不会早于2017年底发布，我们设计了一种改进的减少自行方法，通过将UCAC 4自行与APASS DR 6测光相结合，并依赖RAVE DR 4作为外部校准器来区分后期场矮星和巨星。这个名为UCAC 4-RPM的输出，是一个公开的、完整的太阳型矮星的全天目录，最低可达V<13.5，加上logg>3.0的亚巨星。相对较低的污染量（定义为假阳性的比例; <30%）也使UCAC 4-RPM成为过去和正在进行的地面凌日调查的有用工具，这些调查需要丢弃来自早期类型或巨星的候选信号。作为一个应用程序，我们展示了UCAC 4-RPM如何支持TESS（这将映射几乎整个天空）输入目录和PLATO的输入目录的准备，计划调查超过一半的整个天空与精致的光度精度。
2016-09-10 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
The XMM-Newton survey in the H-ATLAS field
宽域X射线和远红外巡天是研究活动星系核生长和恒星形成之间联系的基本工具，特别是在低红移宇宙（z<1）中。赫歇尔太赫兹大区域巡天（H-ATLAS）在五个远红外和亚毫米波段覆盖了550 deg^2，其中16 deg^2已在科学演示阶段（SDP）目录中呈现。在这里，我们介绍H-ATLAS SDP区域的XMM-牛顿观测，覆盖7.1度^2，在0.5--2、0.5--8和2--8 keV波段的通量极限分别为2 e-15、6 e-15和9 e-15 erg/s/cm^2。本文介绍了Emldetect在0.5- 8 keV、0.5 - 2keV和2- 8 keV波段分别探测到的1700个、1582个和814个源，其中唯一源数为1816个。我们提取的光谱和来自幂律拟合通量的398个源，超过40计数在0.5- 8千电子伏带。我们比较最适合的通量与目录的，通过假设一个共同的光子指数伽玛=1.7，我们发现没有批量之间的差异通量，和一个中等的色散的s=0.33德克斯。尽可能使用从光谱拟合的通量，我们得出2- 10 keV的LogN-LogS，这是符合欧几里德分布。最后，我们发布了为该项目开发的工具的计算机代码。
2015-02-02 astro-ph.HE astro-ph.IM
SRG/ART-XC all-sky X-ray survey: Catalog of sources detected during the first five surveys
本研究发布SRG天文台ART-XC望远镜基于前五次全天巡天数据的更新X射线源表，含1545个4-12 keV源，灵敏度较前版提升30%-50%，新发现约130个未知X射线源，并完成多数源的分类证认。
2024-05-15 astro-ph.HE astro-ph.IM
New 145-MHz Source Measurements by PAPER in the Southern Sky
我们提出的意见，从精密阵列探测时代的再电离（PAPER）在南非，观察在2010年5月和9月。利用PAPER的60 \arcdeg \ FWHM波束进行了两个夜晚的漂移扫描，我们制作了一张覆盖+10度以下整个天空的地图，有效中心频率为145 MHz，带宽为70 MHz，分辨率为26 \arcmin。在这张巨大的地图上，4800平方度的区域中，银河系的辐射最低，达到了0.7焦耳的RMS。我们建立了一个绝对通量尺度使用160 MHz的Culgoora目录的来源。使用408 MHz的Molonglo参考目录（MRC）作为一个发现调查，我们确定对应的480个来源在我们的地图，并比较我们的通量的MRC和Culgoora目录中的332个来源。对于这两个目录，PAPER与目录通量的比率平均为1，标准偏差为50%。这种测量的变化与在不同波段观察到的独立目录之间的比较是一致的。PAPER数据代表了新的145 MHz通量测量的大量来源的频带预计包括宇宙再电离，并代表了一个重要的一步，建立一个模型，消除前景的再电离信号。
2011-05-06 astro-ph.CO astro-ph.IM
Construction of a Calibrated Probabilistic Classification Catalog: Application to 50k Variable Sources in the All-Sky Automated Survey
随着天气调查数据量的增加，天文学家必须从发现和反思过程中变得更加抽象。鉴于后续资源的稀缺性，替代这些人类角色的框架有着特别突出的责任，以提供准确和校准良好的概率分类目录。这些目录为后续的后续工作提供了信息，使消费者能够优化选择特定来源进行进一步研究，并允许对人口研究的纯度和效率进行严格处理。在这里，我们描述了一个过程，以产生一个概率分类目录的变化与机器学习从多历元光度调查。除了产生准确的分类，我们展示了如何估计校准类概率，并激发概率校准的重要性。我们还介绍了一种方法，基于特征的异常检测，它允许在调查中发现的对象，不适合在预定义的类分类。最后，我们将这些方法应用于全天自动巡天（ASAS）观测到的源，并推出了机器学习ASAS分类目录（MACC），这是一个包含50，124个ASAS源的28类概率分类目录。我们估计MACC实现了低于20%的分类错误率，并证明了类后验概率是合理校准的。MACC的分类与之前几篇特定领域的ASAS论文和ASAS变星目录的分类相比，前者仅将24%的源分类为12个科学类之一。MACC可在http://www.bigmacc.info上公开获取。
2012-04-24 astro-ph.IM astro-ph.SR stat.AP
