1.26米紅外望遠(yuǎn)鏡測光處理管線設(shè)計與實現(xiàn)*

鐘文杰，鄧 輝，劉應(yīng)波 ，袁聿海，李長華，黃偉榮，付 泰，王 鋒,2

(1. 廣州大學(xué)天體物理中心，廣東 廣州 510006；2. 中國科學(xué)院云南天文臺，云南 昆明 650011，3. 中國科學(xué)院國家天文臺，北京 100101)

1.26 m紅外望遠(yuǎn)鏡①http://121.26.254.21/html/gcyq/126/detail-20.html是由中國科學(xué)院南京天文光學(xué)技術(shù)研究所研制，于1985年安置在興隆基地并投入使用，并在近幾年進(jìn)行了全面升級改造。目前1.26 m紅外望遠(yuǎn)鏡不僅配備有近紅外成像系統(tǒng)， 還配備有三通道光學(xué)成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含3個CCD相機(jī)，分別對應(yīng)g、r、i 3個波段，適應(yīng)望遠(yuǎn)鏡焦比為F/8，分辨率達(dá)到0.117角秒/像素。

目前，絕大部分臺站對測光數(shù)據(jù)處理仍然依賴于手動，效率低下，無法滿足科研工作者的需求。當(dāng)前測光數(shù)據(jù)處理一般采用國際流行的測光軟件IRAF中APPHOT或DAOPHOT包[1]進(jìn)行。首先通過獲取本底、平場、暗場和目標(biāo)圖像等信息，對目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理后，在IRAF中通過imexa命令獲得合適的半寬和標(biāo)準(zhǔn)差，然后進(jìn)行相關(guān)參數(shù)的設(shè)定，最后進(jìn)行測光操作，就可以得到一張圖像的星等、通光流量等信息。在處理中不斷重復(fù)以上步驟，直到處理完所有目標(biāo)圖片后，把所有圖像中的星等信息繪制成光變曲線。在數(shù)據(jù)處理過程中，觀測目標(biāo)星和標(biāo)準(zhǔn)星都需要手工選定，如果一次處理幾十上百幅圖像，數(shù)據(jù)處理人員會感到非常疲勞，也容易出錯。

針對這種情況，對特定的望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)研制一套測光處理管線，能夠基本自動完成數(shù)據(jù)處理，提交準(zhǔn)確的結(jié)果供后續(xù)處理分析，大幅降低人工投入，加快科學(xué)數(shù)據(jù)產(chǎn)出，具有明顯的應(yīng)用價值。

1 相關(guān)工作

天體測光，即對天體光亮度的測量，天文學(xué)中用CCD相機(jī)把天體的光亮度信息記錄下來，保存為FITS圖像，方便進(jìn)行后續(xù)的研究。CCD相機(jī)于1969年問世，并于20世紀(jì)90年代初被廣泛用于天體測光，文[2]研究了CCD的平場改正精度對測光精度的影響，得出平場改正精度與測光精度成正比關(guān)系的結(jié)論。文[3]在對BLLac天體3C66A進(jìn)行測光研究時，獲得了孔徑參數(shù)的設(shè)定與儀器星等誤差的關(guān)系。

測光處理是天文數(shù)據(jù)處理中的常用功能。多年來很多天文學(xué)家開發(fā)了相應(yīng)的測光軟件，如當(dāng)前最為普及的IRAF，IDL等軟件中均有成熟的測光軟件模塊。近幾年來，隨著Python在天文軟件中普及使用，Photutils[注]http://photutils.readthedocs.io/en/stable/軟件包被開發(fā)出來，并集成到Astropy軟件包中，進(jìn)一步推動了Python的發(fā)展。

針對具體的測光處理，國內(nèi)外均對測光數(shù)據(jù)處理的效率與精度開展了前期研究。如文[4]在研究星團(tuán)NGC1664和星團(tuán)NGC2168的生長曲線時，把自己設(shè)計的軟件與IRAF的APPHOT包進(jìn)行內(nèi)部精度比較，得出中等亮度的星和暗星在測量的內(nèi)部精度方面稍優(yōu)于IRAF的結(jié)論。文[5]通過比較兩種快速星像匹配算法，得出基于向量的方法更優(yōu)的結(jié)論。

數(shù)據(jù)的測試與批量處理針對近年來不同的望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)也出現(xiàn)了一些優(yōu)良的成果。如針對Thacher天文臺的測光程序，Michael研發(fā)了Photometry Pipeline[6]的相關(guān)程序，效率很高，但卻因圖像預(yù)處理、星像匹配等因素影響其精度。這些程序已經(jīng)具有較完整的功能，可以針對特定的系統(tǒng)進(jìn)行半自動的數(shù)據(jù)處理。

參考上述的研究成果，結(jié)合已有的軟件系統(tǒng)或軟件包，針對國家天文臺和廣州大學(xué)共建的1.26 m望遠(yuǎn)鏡的特定需求，開發(fā)研制一套完整的數(shù)據(jù)處理管線是可行的。

2 系統(tǒng)整體框架

近十年來，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和軟件技術(shù)的飛速進(jìn)步為天文軟件的開發(fā)打下了良好的基礎(chǔ)。要開發(fā)一套實用的天文測光管線的難度已經(jīng)大幅下降，基本上每個功能或算法都可以找到相應(yīng)的軟件代碼。特別是除了單機(jī)上可以運行的軟件包(軟件系統(tǒng))以外，目前有大量部署在互聯(lián)網(wǎng)上的天文應(yīng)用系統(tǒng)，在線提供相應(yīng)的天文數(shù)據(jù)搜索、查詢和處理服務(wù)。

為此，開發(fā)1.26 m紅外望遠(yuǎn)鏡的測光處理管線系統(tǒng)，核心在于如何有效集成這些軟件資源，通過更為合理的流程與關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)獲得穩(wěn)定、可靠的軟件系統(tǒng)。

2.1 支持軟件和環(huán)境

為快速地構(gòu)建數(shù)據(jù)處理管線，在軟件開發(fā)中，直接采用了如下軟件開發(fā)包。

(1)Astropy軟件包。其中astropy.io適用于編輯、讀取、存儲FITS文件的信息，是編寫天文軟件必不可少的工具包；astropy.wcs(全稱World Coordinate System，即世界坐標(biāo)系)用于管理FITS文件中世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換；

(2)ccdproc[注]http://ccdproc.readthedocs.io/en/latest/包，實現(xiàn)CCD圖像的處理，計算增益與讀出噪聲、合并圖像等功能；

(3)SExtractor軟件，SExtractor是astromatic中的軟件包，具有探測天文圖像中的光源、計算天文圖像中合適的半寬與背景偏差和孔徑測光等功能，它具有較好的分辨和分解能力，能夠快速分辨天體與噪聲，區(qū)分部分重疊的天體[7],適合進(jìn)行星像提取與圖像測光；

(4)SCAMP包[8]可以根據(jù)SExtractor包提取的星像信息與已有的星表進(jìn)行匹配，并得到FITS圖像所在的天區(qū)信息(即望遠(yuǎn)鏡的指向)，它的計算速度快、靈活性好。

(5)在線星表，為了快速實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的處理，系統(tǒng)中采用GAIA星表[注]http://gea.esac.esa.int/archive/作為位置測定星表，采用SDSS-R9為測光星表。在開發(fā)中，直接使用astroquery軟件包訪問在線星表。為了解決觀測中經(jīng)常使用星名，或者不同星表星編號不同的問題，在開發(fā)中直接利用Simbad提取相應(yīng)的觀測目標(biāo)信息。

2.2 系統(tǒng)流程

圖1給出了整個系統(tǒng)實現(xiàn)中一個FITS文件的數(shù)據(jù)處理流程。從圖1可以看出，當(dāng)前的數(shù)據(jù)處理流程依賴于觀測日志文件，根據(jù)日志中的數(shù)據(jù)判斷當(dāng)前需要進(jìn)行的處理，同時整個數(shù)據(jù)處理過程完全依賴于FITS文件頭中的信息。

圖1 數(shù)據(jù)處理流程示意圖
Fig.1 Data processing flow diagram

3 關(guān)鍵問題與解決

3.1 FITS文件預(yù)處理

目前1.26 m望遠(yuǎn)鏡采用觀測助手觀測模式，在每天觀測完成后，由觀測助手手工編制一個觀測日志文件，這個文件與所有的觀測數(shù)據(jù)存放在同一目錄。為適應(yīng)本處理管線的需要，需要手工生成如下格式的數(shù)據(jù)文件，結(jié)構(gòu)如表1。

表1 觀測日志示意表Table 1 Observational log file format

這個觀測日志是標(biāo)準(zhǔn)的CSV格式，前兩個數(shù)表示編號的起始與結(jié)束。后面是觀測目標(biāo)(或者是平場、暗場、本底)，隨后是曝光時間，最后兩個是觀測目標(biāo)的望遠(yuǎn)鏡指向。

根據(jù)觀測日志的信息，重寫觀測獲得的原始FITS文件是非常必要的。目前，從1.26 m望遠(yuǎn)鏡獲得的原始FITS文件存在文件頭不規(guī)范的問題。最為關(guān)鍵的是缺少數(shù)據(jù)自動處理所必須的若干重要信息，包括望遠(yuǎn)鏡的粗指向信息(赤經(jīng)， 赤緯)、觀測臺址坐標(biāo)、曝光時間等。這些信息的缺失，一方面影響后續(xù)的數(shù)據(jù)處理，更重要的是對后續(xù)的數(shù)據(jù)歸檔和其它團(tuán)隊的科研協(xié)作等存在明顯的影響。

在系統(tǒng)設(shè)計中，利用astropy.io軟件包打開FITS文件的header，利用read、write等命令讀取其中的信息，并對其中缺失的部分進(jìn)行填補(bǔ)，不合理的部分在咨詢后修改。具體修改的字段見表2。

表2 FITS頭中寫入的字段Table 2 Theheaderinformationin the FITS file

上述信息的補(bǔ)全是整個數(shù)據(jù)自動處理的關(guān)鍵，比如CTYPE1和CTYPE2定義了CCD與觀測天區(qū)的對應(yīng)關(guān)系，此外部分?jǐn)?shù)據(jù)是在后期經(jīng)過精確匹配后再填入的值，如CD1_1等。

3.2 平場與暗流改正

平場與暗流的改正對測光有一定的影響。在實際處理中，利用ccdproc軟件包，實現(xiàn)了圖像的改正。程序可以在當(dāng)天的觀測數(shù)據(jù)中提取兩張本底(Bias)與兩張平場(Flat)圖像，計算得到增益(Gain)與讀出噪聲(Read Noise)的值。隨后將所有本底圖像先合并再取平均，得到的圖像為合并后的本底。然后把平場圖像分別減去合并后的本底圖像再合并取平均，得到處理后的圖像為合并后的平場。最后把所有目標(biāo)源的圖像先減去合并后本底圖像，再除以合并后的平場圖像。

需要說明的是，由于CCD的暗流低于0.1電子/像素/s，所以暗場的影響很小，因此不做暗場處理。

3.3 指向判斷與坐標(biāo)修正

SExtractor采用矩方法定心，根據(jù)FITS頭文件的粗指向、比例尺等信息，把圖像中高于背景信噪3sigma光源的像素信息提取出來并記錄，然后SCAMP包則根據(jù)SExtractor提取的星像信息通過網(wǎng)絡(luò)與已有的星表GAIA進(jìn)行圖像配對，盡管望遠(yuǎn)鏡有小幅度的偏移和旋轉(zhuǎn)，但在完成圖像匹配后，SCAMP包計算出望遠(yuǎn)鏡精確的指向以及CCD準(zhǔn)確的比例尺。

如圖2，其中紅色區(qū)域表示星表中應(yīng)存在的源，綠色區(qū)域表示匹配較好的源，背景黑框為實驗時幾十幀的FITS圖像，網(wǎng)格線為天球坐標(biāo)系，縱坐標(biāo)為時角，橫坐標(biāo)為赤緯。然后把可以準(zhǔn)確定位到視場所在天球坐標(biāo)系上位置(望遠(yuǎn)鏡指向)的圖像進(jìn)行注冊，成功注冊的圖像文件記為goodfits，部分偏移視場過于嚴(yán)重或雙重曝光而導(dǎo)致不能匹配的文件稱為badfits。往后的操作只對goodfits進(jìn)行處理。

另外，SExtractor還計算出圖像中最優(yōu)的半寬，對于暗弱的天體則需要把信噪比參數(shù)調(diào)低，才能方便后續(xù)測光程序的運行。

圖2 GAIA星表與FITS圖像文件的匹配示意圖
Fig.2 GAIA star and FITS image files matching diagram

通過這一處理，完全回避了由于望遠(yuǎn)鏡指向誤差或跟蹤誤差帶來的影響。也就是說，只要給出觀測目標(biāo)的赤經(jīng)和赤緯，就一定可以在觀測圖像中找到該目標(biāo)的精確位置，而不再需要人工點擊選擇。此外，對于這一視場中的標(biāo)準(zhǔn)星，也可以反過來通過星表先查詢，再通過位置精確找出這些標(biāo)準(zhǔn)星所在的像素值。

3.4 測光星與標(biāo)準(zhǔn)星的選擇

根據(jù)測光星的編號，程序可以自動獲取其坐標(biāo)，而標(biāo)準(zhǔn)星需要挑選離測光星較近，且亮度較高的星作為參考(由于圖像的偏移與旋轉(zhuǎn)，導(dǎo)致不同圖像顯示的視場不一樣，選取較遠(yuǎn)的星容易偏離視場，選取較暗的達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)星的效果)，以1.26 m紅外望遠(yuǎn)鏡為例，該探測器CCD陣列為2 536 × 3 358，實際天文觀測視場為4.51′ × 5.98′，實際處理中，需要判斷這一天區(qū)觀測的第一張圖和最后一張圖，判斷共同存在的星像位置，再根據(jù)星表中的星等信息，自動選擇并找出標(biāo)準(zhǔn)星(control_star)，這樣的模式充分利用了在線的星表服務(wù)，避免了人工點擊，從而提高了計算效率。

4 系統(tǒng)部署與性能

4.1 系統(tǒng)部署

由于計算機(jī)性能的顯著提高，運行本文的程序并不需要很高的硬件配置。在中國虛擬天文臺和阿里云的支持下，程序直接部署在阿里云的云端。硬件配置為4核CPU，內(nèi)存64 GB。操作系統(tǒng)采用Ubuntu 16.04 LTS。

所有的自行開發(fā)程序代碼采用Python 3編寫完成。為了簡化系統(tǒng)部署，Python3的解釋器直接采用Anaconda 3.0。

4.2 運行過程與性能

以1.26 m紅外望遠(yuǎn)鏡獲取的2016年11月1日一天數(shù)據(jù)中的OJ287為例，實驗一共采用g、r、i 3個波段的觀測圖片57張，總觀測時間近4 h 30 min，程序運行的總時間約為7 min 30 s，完成了從FITS頭重建、星像坐標(biāo)搜索、計算最優(yōu)孔徑、孔徑測光等全過程，整個過程一次完成，無需人工干預(yù)。

部分運行過程說明如下：

(1)最優(yōu)孔徑的選擇。根據(jù)測光孔徑與信噪比的關(guān)系，程序采用信噪比最大時的孔徑作為測光的最優(yōu)孔徑，如圖3，最優(yōu)孔徑的像素不會因太少而失去太多的通光，也不會因太多而把背景流量計算進(jìn)來(約0.68倍FWHM[9-10])，采用最優(yōu)孔徑的精度最高，但最優(yōu)孔徑不能包含目標(biāo)源的全部流量(如圖4紅圈)，因此需要孔徑校正與測光補(bǔ)償[9-10]。

(2)測光星與標(biāo)準(zhǔn)星(控制星)的選擇。目前，測光星根據(jù)FITS文件中的OBJECT字段獲得，再通過在線調(diào)用SIMBAD的相應(yīng)服務(wù)，獲取測光星的赤經(jīng)和赤緯。標(biāo)準(zhǔn)星是為相對測光使用，程序自動計算中，可以準(zhǔn)確地找出測光星和標(biāo)準(zhǔn)星，并完成相應(yīng)的測光處理。結(jié)果如圖5。

圖3 測光孔徑與信噪比的關(guān)系
Fig.3 The relationship between Aperture Radius and SNR

圖4 采用最優(yōu)孔徑(紅圈)的測光星圖像
Fig.4 Meteor star image with the best aperture

圖5 (a) 標(biāo)準(zhǔn)星的星等隨時間的變化；(b) 測光星OJ287的星等隨時間的變化，圖中豎線為誤差棒，表示星等的不確定度

Fig.5 (a) shows the variations of the standard star magnitude; (b) shows the variations of the photometric star OJ287magnitude, vertical line means the error range which express the uncertainty of the magnitude

4.3 存在的一些問題討論

自動測光處理管線高效便捷，可以給科研工作者帶來很多的便利，但在實現(xiàn)與當(dāng)前應(yīng)用的過程中，也注意到它的一些局限性。

(1)采用SExtractor和SCAMP進(jìn)行視場內(nèi)星像匹配，可以非常準(zhǔn)確地判斷當(dāng)前視場中心的赤徑和赤緯，同時也可以非常精確地得到像素比例尺、CCD的安裝傾斜角度等信息，這為自動數(shù)據(jù)處理打下了堅實的基礎(chǔ)，但相對來說，這樣的方式計算相對較慢，對中央處理器要求相對較高。

(2)對部分信噪比較差的或偏移嚴(yán)重的圖像沒有辦法自動處理。這一類數(shù)據(jù)只能根據(jù)觀測者的要求進(jìn)行后續(xù)手工處理。

(3)標(biāo)準(zhǔn)星(控制星)的選擇目前還是基于星等信息，但在實際處理問題時可能需要固定某一顆星為標(biāo)準(zhǔn)星，這與程序中標(biāo)準(zhǔn)星的選擇產(chǎn)生一定的矛盾，需要在后續(xù)工作中完善。

5 總 結(jié)

本文實現(xiàn)了一個自動測光的管線系統(tǒng)，只需要觀測人員生成觀測日志，就可以實現(xiàn)對FITS頭的完善與部分關(guān)鍵信息的補(bǔ)寫，隨后所有的測光處理過程由程序自動處理，最終得到科學(xué)、有效的數(shù)據(jù)，這種方式準(zhǔn)確高效。整體來看，研究成果達(dá)到了原定的需求，取得了較好的運行效果。

致謝：感謝國家天文臺-阿里云天文大數(shù)據(jù)聯(lián)合研究中心對本項工作的支持。感謝國家天文臺吳宏研究員的意見。