Une base de données de l émission étendue au format HEALPix Service intégré dans l OV-GSO

Transcription

1 Une base de données de l émission étendue au format HEALPix Service intégré dans l OV-GSO IRAP Déborah Paradis Jean-Philippe Bernard Jean-Michel Glorian Antoine Goutenoir CDS Caroline Bot Laurent Cambrésy Pierre Fernique Thomas Boch

2 Besoin d une base de données de l émission étendue Nécessité pour la communauté d une base de données ancillaires dans un format unique HEALPix: (Données ancillaires: données pré-existantes à toute mission concernée, obtenues soit du sol, soit provenant de précédentes missions spatiales) v Calibration absolue de toute mission exp: Intercalibration des données Herschel/Hi-GAL (plan Galactique) avec Planck/IRAS v Séparation des composantes (emission des poussières, CMB, synchrotron, ) v Compléter les gammes spectrales v Traceurs du gaz (HI, CO, Hα) => Toutes les communautés astro sont concernées

3 Format HEALPix Méthode de Drizzling

4 Format HEALPix Hierarchical Equal Area isolatitude Pixelisation Avantages du format HEALPix: Pixelisation unique de la sphère céleste, permettant l utilisation simple d un ensemble de données homogènes dans ce format. Cette pixelisation consiste à effectuer une sous-division de la surface sphérique dans laquelle chaque pixel a une surface identique. Pas de bords: simplifie le traitement des données Librairies HEALPix (C, Fortran, IDL, Python) disponibles Les plus récents relevés grand champs ont adopté la pixelisation HEALPix (WMAP, Archeops, Planck, et bientôt Pilot,...) Nside=1 Nside=2 Nside=4 Nside=8 Npix=12*Nside^2

5 Format HEALPix - Outils PISTOU (2004) ALADIN (2009) Développé pour le Planck Data Processing + ou%l MIZAR développé par le CNES/IAS (2014) Les ou'ls se développent pour lire des données de grands relevés au format HEALPix

6 Format HEALPix Méthode de Drizzling Pour transformer le format WCS (Fits) en HEALPix (et inversement) j Healpix pixels Fits pixels Les outils info reposent sur une stratégie de calculs des intersections de pixels par découpage (voir annexe de Paradis et al., 2012) Les pixels FITS et HEALPix ne correspondent ni en position, taille et forme => interpolation avec une perte d information minimale, sans altérer la photométrie des données d origine. Méthode: i Surface d intersection On calcule les coordonnées sur le ciel des coins du pixel HEALPix considéré. On les transforme en coordonnées 2D (i,j). On suppose que la frontière du pixel HEALPix est rectiligne dans la grille FITS. Code interfacé avec presque toutes les projections WCS Précision photométrique : Mieux que ~0.5% (max 1%) pour IRIS Nside=2048 Mieux que ~1.1% (max 4.5%) pour CGPS Nside=8192 On calcule la surface du polygone intercepté correspondant, normalisée à la surface du pixel HEALPix è Heap= fits(i,j)*surf(i,j)

7 Le service CADE

8 Le service CADE Accessible depuis le site de l ESA

9 Le service CADE

10 Le service CADE Description des données Références associées Lien vers les données d origine en FITS Unités Résolution Pré-visualisation des données via AladinLite car données compatibles avec Aladin

11 Le service CADE Protocole SAMP (Simple Application Messaging Protocol): communique avec les outils VO Attention: dans certains cas il faut qu Aladin soit ouvert avec suffisamment de mémoire ex: java -Xmx6048m -jar AladinBeta.jar

12 Le service CADE Certaines données sont restreintes à la collaboration Planck (accès par login et mot de passe)

13 Le service CADE Intérêt de la drizzlib: A par%r d un fichier Healpix on extrait une sous- carte au format WCS Version beta mise en ligne en décembre 2014 La drizzlib bientôt disponible en Python

14 Base de données compatible OV

15 Base de données compatible OV Aladin Cartes HEALPix crées par le CDS servent à la visualisation uniquement. => Le CDS ne fournit pas un fichier HEALPix unique mais une collection de fichiers (HiPS) = > L a p r é c i s i o n photométrique n est pas celle garantie par la méthode de drizzling utilisée par CADE

16 Base de données compatible OV

17 Base de données compatible OV Couche d inter-opérabilité Architecture de fichiers bien précise qui consiste à créer des répertoires contenant des sous-cartes (tuiles) HEALPix et jpg (+png) HiPS (Hierarchical Progressive Survey): format permettant un affichage progressif des données (plus on zoom et plus on voit de détails) Plusieurs instituts sont en train d'implanter des solutions basées sur HiPS, dont notamment l ESAC et la JAXA. Acteurs HiPS déjà implantés: l IRAP, le SSC-XMM, l'ias, le CADC pour les HST, l'ipac pour Glimpse360. Le CDS vient d élaborer un protocole pour pouvoir facilement créer des miroirs des HiPS des uns et des autres: chacun peut exposer ses propres fichiers au format HiPS

18 Base de données compatible OV AladinLite Permet de visualiser des cartes HEALPix depuis le navigateur internet

19 Conclusions Le service CADE fournit: -des fichiers HEALPix pour le traitement et l analyse de ces données -L inclusion de méta-données qui facilite l analyse des données - au CDS l architecture HiPS pour la visualisation des données via Aladin et AladinLite - La librairie de drizzling permettant la projection des données du format HEALpix vers WCS A venir: - Compléter la base de données et en particulier inclure les données Herschel (regrouper les données des différents consortia en un fichier unique), hautes énergies (Fermi ) - Caractérisation la plus complète possible du bruit (erreurs absolues, relatives, covariance ou pas d une bande photométrique à l autre ) - Développement d un outil extracteur de SED (barres d erreurs associées) directement compatible avec DustEM (en collab. avec le CDS)