Chandra图像定标

伪彩色这是2008年Paolo Tozzi 来北京做的X射线数据处理讲座的笔记,一直拖到现在才开始整理。这里是第一部分,主要是些准备工作。高能数据处理要用HEASOFT,Chandra数据还要用到Ciao和CALDB,按照说明文件一步步安装并不困难,只是2G多文件下载起来要费些时间。附加脚本也经常用到,解压到安装路径下就可以了。安装好之后,先用 heainit 和ciao初始化运行环境,若没有错误提示就可以运行下面的命令了。

如果手头上没有数据。可以先到Chandra数据中心找个自己喜欢的目标,数据通常会在保密期过后自动公开,既避免了对同一目标的反复观测,也能最大限度地发挥已有数据的价值。 我这里选择了红移0.3的 MACSJ0257.6-2209 (即Abell 402, Obs ID 3267 )。输入到左上角的Target Name中,点Search,会得Chandra已有的观测数据列表。我们选个曝光时间短点的,数据文件小些,加到获取列表中(Add to Retrieval List)。点击retrieval之后,服务器会自动将文件打包放到匿名ftp的临时目录下。也有一个基于python的自动下载脚本。 官方详尽的下载介绍由此跳转

压缩包里东西很多,图像处理只需要部分文件:
primary目录下,记录坏点的 bpix,确定指向的 asol
secondary目录下,观测事例 evt ,描述可用时间间隔的 flt,储存观测参数的 pbk 文件,
后面的数字代表处理级别,0为原始数据,1为基本处理数据,2为科学数据
完整命名规则由此去

为防止误操作原始数据,简化文件名,先做符号链接

启动ciao,用dmlist检查fits文件头中的基本信息。检查文件区块

可以看到 fits 文件实际是按表格组织的,GTI是 可用时间间隔(Good Time Interval),记录起止时间每次两列。光子事件共有 597013 行,16列的具体含义可以用”dmlist evt1.fits cols”查看。
在ACIS的10片ccd中有两片是后照式BI(S1和S3),处理方式略有不同。详细介绍参考申请指南中的相关页面 下面以ACIS-I的四片FI式CCD为例简要介绍观测数据的定标处理过程。

将CCD数据提取到新文件中,然后用acis_process_events作初步的处理。

下面用 punlearn 更新命令参数,虽然也可以直接在命令后加参数,不过前者看起来比较清楚。

Chandra的正常光子事件是在可用时间间隔内 grade 为 [02346]之一,状态为0的那部分。我们用dmcopy来提取。

这就是从evt1到evt2的标准处理流程,如果没有什么特殊要求的话,直接用primary目录下的evt2文件也是一样的。在ds9中检查一下,应该和压缩包中的 full_img 图像是一样的。

为避免穿越辐射带,遭遇太阳风暴等情况带来的高能背景涨落,还要选取背景信号稳定的观测时段。下面统一处理四个CCD,谨慎一点的话可以对他们分别处理。
先在ds9中手动选出包括星系团在内的所有亮源,保存成souce.reg文件。然后扣除这些区域提取背景光谱,以免X射线源流量变化带来的干扰。接下来观察背景光子计数率变化曲线,时间间隔取100秒。

借助现成的 S-Lang 脚本,详细步骤可参考此页面

程序默认剔除所有计数率偏离均值3σ以上的异常时段。

观察背景光变

我们把脚本输出的正常时段保存成新的gti文件来更新源文件,注意要删除其中的等号,否则报错。

更新fits文件

不放心的话可以再重新提取背景光谱检查一下。如果是对几片CCD分别处理,还要对其余三片重复上述过程,然后再把它们重新合并起来

如果有多次观测可以在分别处理后通过merge_all合并。定标就算完成了,接下来终于可以提取数据了。在命令dmcopy中,可以通过 energy 来选取波段,用bin来选取或合并像素

为了更好地展示图像,可将不同的能段赋予不同颜色,产生伪彩色图。这里我们选取0.3-1 keV 为红色,1-2keV 为绿色,2-5 keV 为蓝色

在Chandra的高角分辨率下X射线光子分布十分弥散,我们可以用aconvolve命令做一下高斯平滑,方便查看。

上面这步对三个波段都要做,我这里就不重复了。接下来用dmimg2jpg合并三色图像就可以得到伪彩色图了。

伪彩色

当然,生成jpg格式主要是方便检查核对。图片确实不够漂亮,但包含了很多有用的信息。除了明亮的星系团,图中还有很多颜色各异的亮点,通常是AGN。蓝色的温度较高,由于低能段被介质吸收,因而缺少红色,不然便是白色。而红色的温度较低,高能光子较少。更具体的情况可以直接查看X射线光谱,将在下篇中介绍。

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