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AstroimageJ, software de procesado fotométrico para exoplanetas

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clase Autor Tema: AstroimageJ, software de procesado fotométrico para exoplanetas  (Leído 1325 veces)
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Fran

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Fran

53  Baix Llobregat (Barcelona) 
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minimensaje
« del : Sáb, 26 Feb 2022, 11:59 UTC »

Hola,

Desde hace unos tres meses envío mis observaciones a Exoclock en vez de ETD, a no ser que el exoplaneta observado figure exclusivamente en la web checa. El motivo es que Exoclock es una web muy viva, con mucha actividad, mientras que ETD la veo bastante muerta, a pesar de que es el organismo con más solera de este mundillo y que cuenta con la mejor base de datos observacional. Incluso en Exoclock están tratando de importar observaciones de ETD.

Sin embargo, no es tan fácil la colaboración con Exoclock: mientras que ETD se traga cualquier observación, los chicos de Exoclock se miran las observaciones con lupa y es bastante frecuente que te las devuelvan si no cumplen con los parámetros físicos extraídos de la bibliografía, excepto el tiempo de tránsito (y aún sí...). Últimamente me han devuelto varias, y eso me ha hecho replantearme varias cosas.

La primera ha sido cambiar el software de reducción. A pesar de que Exoclock cuenta con un software propio de reducción (HOPS, escrito en Python), lo cierto es que no he sido capaz de hacerlo funcionar ni el Windows, ni en su hábitat natural (Linux). Soy algo torpe con los ordenadores, lo reconozco. En cambio, con la ayuda de Ramon "Big Arnie", pude instalar y aprender a manejar lo más básico de AstroimageJ, y puedo decir que es un software muy potente y completo.

A ver, que nadie se mosquee por lo que diré: FotoDif es un buen programa de procesado fotométrico, muy sencillo e intuitivo, y hay que quitarse el sombrero ante el trabajo que ha hecho (y hace) Julio Castellano. Pero AstroimageJ juega en otra liga ya que es un soft especialmente diseñado para la fotometría exoplanetaria, y que cuenta con una serie de herramientas muy poderosas como la capacidad de elegir las estrellas de comparación a tu placer, basándose en su idoneidad o no, y ver in situ si éstas influyen de manera individual de manera positiva o negativa en la curva. Esto implica que si se nos cuela alguna variable entre las estrellas de comparación, o una estrella muy afectada por la extinción atmosférica, con AstroimageJ lo veremos mientras que con otros programarios, pues no.

Otra cosa que me gusta mucho de AstroimageJ es que te calcula las máscaras fotométricas idóneas para la estrellas a observar, y además adapta su tamaño en función de la FWHM de cada imagen. Potente, ¿no? Y por si esto fuese poco, puede corregir el salto fotométrico que tiene lugar tras el flip pier e incluso modelar físicamente el exoplaneta con los datos extraídos.

En fin, que aquí os dejo una observación de hace un par de meses que me tiraron atrás. Después de reprocesar con AstroimageJ, me la admitieron. Y es que la fotometría en general, me sale más precisa y, muy importante, con menos outliers gracias a las máscaras fotométricas adaptativas.

img  Con FotoDif

img  Con AstroImageJ

Pero con esto no basta. Otros aspectos que he pulido han sido:

  • Guiado: he pasado del guiado en paralelo al OAG. De esta manera las estrellas no derivan en el chip de la CCD con el tiempo. El problema me viene a la hora de encontrar estrellas de guiado, que es difícil incluso a f/5.
  • Calibrado: solía ser de los de reciclar bias, flats y darks durante muchas sesiones. Pues no, es un mal vicio que me ha mandado al traste más de una observación. En fotometría de precisión hay que hacer las tomas de calibrado en la misma noche. No valen para las siguientes sesiones
  • Cuidadosa selección de las estrellas de comparación. Sólo usar las que en AstroimageJ den una curva plana (se han descartado en este caso las marcadas con círculos, por su deriva). Esto puede hacerse parcialmente en FotoDif pero es mucho más engorroso y menos práctico.
  • Flip pier: es un engorro, lo reconozco, pero hay maneras de corregirlo (Ramon, que te veo venir... knuppel2). AstroimageJ puede hacerlo y, si falla, un pequeño script en Python puede corregirlo bastante bien. De esta manera, los poseedores de GEM no nos veremos tan limitados.

Al menos, con esto volvemos a las mejores práticas de fotometría.

Fran

« Últ. modif.: Sáb, 26 Feb 2022, 12:08 UTC por Fran »
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