LAMOST光谱质量控制和检查系统的软件实现和关键技术研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
11203045
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
24.0万
负责人：
王凤飞
依托单位：
中国科学院国家天文台
学科分类：
A1904.天文信息技术、海量数据处理及数值模拟方法
结题年份：
2015
批准年份：
2012
项目状态：
已结题
起止时间：
2013-01-01 至2015-12-31

项目参与者：
郭炎鑫；李建；
关键词：
质量控制郭守敬望远镜光谱分析

项目摘要

LAMOST has been running for its pilot survey for about 6 months. The telescope obtains a great quantity of spectra every observering night which could be up to 20,000. The quality of spectra is very important to science study. For release better data of LAMOST, we need anlaysis the quality of spectra and give out a regulation about spectra quality and analysis results. The factors which can influence final results includes signal noise ratio, flux calibration, low quality spectra. We will consider all factor here and analysis the final results of this observation and provide quality analysis reports. In the early phase of survey, human check is important and inevitable. True situation of spectra can collected from members and form useful advices to pipeline. Eyes results including classification and redshift are submitted to our datebase. Cross analysis on database would help us conclude what efforts we need to focus and guide the pipeline rewriting. Also, eyes results are useful for calibration of LAMOST spectra on many fields. As the closure of this study, we can implement a high automatic software system which could reduce human participation.

LAMOST进入先导巡天阶段，目前每天的数据量很大，每天产出1-2万条光谱。光谱的质量与科学产出密切相关，为了更好的完成数据发布工作，需要对光谱质量进行分析并按照相应标准给出参照。通过对光谱进行质量分级和各个指标的界定，包括信噪比，流量定标，坏点以及低流量，低信噪比等小项，最终给出系统的质量分析，并形成每个天区的质量报告。具体方法：在巡天前期，通过人工检查光谱质量是有必要的，可以帮助了解光谱现实状况和处理程序的不足，并给出人工质量分级和人工光谱类型分类等结果，进而将人工结果提交到LAMOST光谱分析数据库。对人工结果的检查和整理之后可以为改进处理程序提供方向，并且标定需要重复处理的数据，进而提高光谱处理质量。一维光谱在处理过程中会对光谱的质量进行判断和反馈，与人工检查相结合，不断将这一过程自动化和标准化，进而代替人工检查,从而实现LAMOST数据的高质量自动化处理和发布系统。

结项摘要

郭守敬望远镜（LAMOST）是我国目前口径最大的望远镜，也是世界上光谱获取率最高的望远镜，目前发布的恒星光谱数已超过世界所有恒星光谱的总和，成为名副其实的光谱之王。目前已发布500多万条光谱，其中恒星光谱400多万。每一条光谱数据经过各种数据处理和参数计算后才会最终对外发布，数据处理人员承担着不小的压力。在正常观测模式下，LAMOST一晚的数据量可达到1～2万条光谱，面对如此巨量的数据，建立可靠稳定且自动化高的数据处理软件是必须的，这也是国际上巡天望远镜的通用做法，这一软件被称为pipeline。LAMOST的pipeline软件分为2D和1D两部分。2D负责抽谱、减天光、定标等。1D-pipeline负责计算光谱的红移、参数等。这两个pipeline的数据处理能力与光谱的数据质量息息相关。对于质量差的光谱，其定标、计算的精度会有很大下降，为了区别对待，最大程度上提供优良的数据，有必要进行人工干预。通过人工检查和软件相结合的办法向发布系统及时高效的推送高质量数据。本项目建立了一套人机交互检查和发布数据的软件平台，形成了一个成熟的数据检查和推送系统，高效高质量的完成了LAMOST数据发布工作。通过建立完善数据库系统，对光谱数据进行了各种细化分类，尤其是通过信噪比等信息对光谱进行质量分级；对恒星光谱分类分析，对于不同光谱型的光谱设计不同的分类算法；对于星系和类星体光谱单独分析和处理，增加人工检查力度；最终该系统通过光谱检查人员与软件的交互不断学习进化，并通过对pipeline 软件进行反馈式迭代修改，最终系统接近成熟，成为目前LAMOST对外发布数据的重要保障。目前LAMOST的科学用户使用的数据都是经过此软件平台推动到发布平台后获得的。