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天文数据的挑战

对arxiv文章0608638的译介

信息资源的爆炸式增长彻底改变了数据库管理分析的方法。数据处理的挑战几乎涵盖了所有的科学分支。当天文学开始用CCD取代了照相底板的时候,就走上了信息化的进程,来自于观测(数字化巡天)和模拟(比如宇宙结构形成、超新星爆发)的数据容量开始指数增长。现在全球的天文数据量已经达到了1PB,而且还在以2T/天的速度增长。数十TB的数据处理已经十分寻常,几PB的数据集很快就会出现。

天文社区为了应对这样的挑战引入了“虚拟天文台”(VO)的概念:这是一个基于网络的天文研究环境,将分散在各地的研究资源整合在一起,有着规范的海量数据存档、并提供高维的数据分析和计算工具。在虚拟天文社区中,像存档、标准、协议等数据管理方面的内容都已经有了显著的进展。但是在为这些庞大昂贵的数据库开发检索和分析工具,增加科学产出方面,进展缓慢。虽然有很多现成的数据挖掘工具和系统,但真能有效用于TB甚至PB级数据的却很少。高维统计和复杂度带来的挑战比数据量本身更大。工具的缺乏以及科学产出的不足阻碍了群体的进一步投入。这恐怕是eScience所面临的最严峻的问题。 继续阅读

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用Matlab做星点识别

随着工作学习的深入,和原始天文照片的接触越来越多,发现对天文专业来说数字图像处理还是一门很有用的基础课程,连CMB功率谱之类看上去高深莫测的技术,其实都写在信号处理专业的本科教材里,把这段流程完全交给现成软件或者编程人员是没办法真正理解观测数据的。开始补课了,先从找星星开始~


比如我们有上面这张照片, 图中的亮点就是实际拍摄的星空,但左中和右下两个最亮的白点都是打在CCD上的宇宙线,它们能量很集中,没有扩展的形状。那要怎么让程序找到这些天体的位置,并识别出正确的星点呢? 继续阅读

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