広視野 CMOS カメラ Tomo-e Gozenのための短時間の突発天体検出パイプラインの開発
有馬 宣明 (東京大学)
共同研究者
笹岡大雅, 土居守, 酒向重行, 新納悠 (東京大学), 冨永望, 大澤亮 (国立天文台),田中雅臣 (東北大学), Michael Richmond (Rochester Institute of Technology),
and Tomo-e Gozen collaboration

第13回光赤外線天文学大学間連携ワークショップ (2023年2月28日〜3月1日 @名古屋大学)

発表内容• イントロダクション‣ 可視光突発天体のphase space‣ 短時間で起こる突発天体現象‣ Tomo-eで切り開く秒スケールの突発天体探査• 秒スケール突発天体検出パイプライン TomoePipe の開発• ３次元FITS（動画データ）を解析‣ PSFで重み付けをした天体検出‣ point sourceに絞る天体パラメータの導入• Tomo-eの実データへの適用‣ 動画データ‣ 差分画像（by 笹岡）• まとめ & 今後の展望2

可視光突発天体のphase space• タイムスケール vs. ピーク光度（絶対等級）‣ 様々な種族のexplosive transients
Phase space of transients
短時間かつ明るい(図の左上)‣種族は知られていなかった 明るい

1 day

10 days

100 days

ピーク光度 [MV]Ia型超新星
重力崩壊型
超新星

古典新星
暗い
光度変化のタイムスケール (day)3Kasliwal (2011)

可視光突発天体のphase space• タイムスケール vs. ピーク光度（絶対等級）‣ 様々な種族のexplosive transients
Phase space of transients
短時間かつ明るい(図の左上)‣‣ 広視野 x 高頻度( 1 day)
な大規模サーベイが進む
ZTF (2018-)

PS1 (2010-)

1.2 m, 47 deg2

1.8 m, 7 deg2

ピーク光度 [MV]

種族は知られていなかった 明るい

1 day

10 days

100 days

Ia型超新星重力崩壊型
超新星

ASAS-SN (2013-) ATLAS (2015-)(0.14 m x4), 18 deg2

0.5 m, 30 deg2

Novae

ZTF: https://www.ztf.caltech.edu/multimedia.html#
Pan-STARRS: https://outerspace.stsci.edu/display/PANSTARRS/
ASAS-SN: https://users.obs.carnegiescience.edu/tholoien/research/asas-sn.html
ATLAS: https://www.fallingstar.com/home.php

典型的なタイムスケール (day)4

Kasliwal (2011)

可視光突発天体のphase space• タイムスケール vs. ピーク光度（絶対等級）‣ 様々な種族のexplosive transients
Phase space of transients
短時間かつ明るい(図の左上)‣
種族は知られていなかった 明るいな大規模サーベイが進む‣ 短時間(< 10 d)で高光度なFast Optical Transients(FOTs) の発見 (現在 ~10)e.g.) PS1: Drout et al. (2014);
ATLAS: Prentice et al. (2018);
ZTF: Ho et al. (2020)

10 days

100 days

FOTs

Ia型超新星KSN2015K
Type Ia
SN

ピーク光度 [MV]‣ 広視野 x 高頻度( 1 day)

1 day

重力崩壊型
CC SNe超新星

trise = 2.2 dNovae
暗い典型的なタイムスケール (day)5

Kasliwal(2011)
Restet al.
(2018)

短時間で起こる突発天体現象‣ 主にM型星の高速フレア (sec ~ min)e.g., Kowalski et al. (2016), Aizawa et al. (2022)• extragalactic

相対フラックス• 銀河系内M型星フレアの例~10 sで約２倍に(Gmag = 16.4)‣ GRBの可視光即時放射• long-GRB (t >= 2s): Racusin et al. (2008)• short-GRB (t < 2s): 未だ未検出‣ FRBの可視光成分 (理論モデル予測)

e.g., Hardy et al. 2017, Niino et al. 2022

long-GRB

γ線カウントレート• 電波/可視同時観測 => 未だ未検出

Aizawa et al. (2022)

5.5

γ-ray
optical

6.0
7.0
0

20

40

60

80

Swift/BATトリガーからの時間 (s)fl6Racusin et al. (2008)

可視等級e.g., Beloborodov (2020): magnetar giant aremodel by the synchrotron maser mechanism

フレアのピークからの時間 (s)これまでの短時間の可視光突発天体探査
CCDs

CMOS

Berger et al.

Andreoni et al.

Wevers et al.

Richmond et al.

20132020

20182020

装置

Pan-STARRS1

DECamGaia satellite

Tomo-e PM(口径 / FOV)

1.8 m / 7 deg2

4 m / 2.2 deg2

タイムスケール

30 min

1.2 min15 sec1.5 - 11.5 sec

深さ (限界等級)~ 22.5 mag~ 23 mag~ 20.5 mag~ 15.6 mag

発見天体

9 stellar ares

9 stellar ares

4 stellar ares

No candidates

イベントレート≲ 0.12≲ 1.6

NOT derived≲ 1.46

Rtrans (deg-2 d-1)

0.7 m2 / 0.6 deg2 1.05 m / 1.9 deg2

（目的）Tomo-e Gozen 広視野動画観測による秒スケールの突発天体探査の実施=> 動画データ解析パイプラインの開発 (本発表)
flfl

fl7

本解析パイプラインの概要• 解析パイプラインの流れ
インプット：Tomo-eの3次元動画データ (FITSファイル)
Stack画像 & segmapの作成、PSF モデリング
フレーム画像のソース検出 & 秒スケールの突発天体の抽出星のプロファイル(PSF)に似たソースに絞る
最後は目視チェック• 上記の一連のプロセスを純Pythonで開発 (TomoePipe)‣ ソース検出 & 測光：SEP*1 (SExtractorのコア機能のPython wrapper)‣ PSF モデリング：PythonPhot*2 (DAOPHOTのコア機能の翻訳版)
Barbary 2016, JOSS, 1, 58‣ その他：astropy, numpy, pandas, など*1*2 Jones et al. 2015, ascl:1501.010

8

Stack画像 & “segmap”の作成① Nフレームのデータcubeを時間軸に沿って median stacking => stack画像② stack画像上でソース検出 (with SEP)

インプット：Tomo-eの3次元動画データ (FITSファイル)Stack画像 & segmapの作成、PSF モデリング

フレーム画像のソース検出 & 秒スケールの突発天体の抽出=> 天体識別IDのついた “segmap”の作成

星のプロファイル(PSF)に似たソースに絞る(セグメンテーションマップ)#N

最後は目視チェックtimisax

e-stack画像

segmap (白が検出天体)#1①②データcube(インプット)

天体ID (1, 2, 3, .., N)のついた２次元画像 (黒い領域 = 0)

9

PSF モデリング① Stack画像で検出された天体からS/Nの高いpoint source (=星)を選ぶ‣ 有効半径 Re を使用

インプット：Tomo-eの3次元動画データ (FITSファイル)
Stack画像 & segmapの作成、PSF モデリング
フレーム画像のソース検出 & 秒スケールの突発天体の抽出

Re : 天体のフラックスの50%が入る半径星のプロファイル(PSF)に似たソースに絞る② PSF星のプロファイルを2D Gaussian+ 残差成分の足し合わせでモデルPSFを作成① PSF星Re vs. magnitude

10

最後は目視チェック② モデルPSF

秒スケールの突発天体の検出• データcubeの各フレーム画像に対してモデルPSFでconvolutionした天体検出‣ point sourceに感度を最適化

インプット：Tomo-eの3次元動画データ (FITSファイル)
Stack画像 & segmapの作成、PSF モデリング
フレーム画像のソース検出 & 秒スケールの突発天体の抽出

原理: Bigaoui & Dantel 1970星のプロファイル(PSF)に似たソースに絞る

適用: e.g., Bosch et al. 2018 for Subaru/HSC pipeline
最後は目視チェック• segmapを参照しフレーム画像のみで検出された天体を抽出‣ segmapにある天体=> 星系列の定義に使用‣ segmapに無い天体（= stack画像で非検出）=> 候補天体リストへ

11

突発天体候補の選択 (星系列)• cpeak vs. peak/ npix プロットで選択=> 以降 CP-P diagram と呼ぶ

インプット：Tomo-eの3次元動画データ (FITSファイル)
Stack画像 & segmapの作成、PSF モデリング
フレーム画像のソース検出 & 秒スケールの突発天体の抽出

CP-P diagram

星のプロファイル(PSF)に似たソースに絞る
最後は目視チェック

segmapにある天体
peak / npix

cpeak: convolved peak
PSFで畳み込んだ画像でのpeak ( S/N)
peak / npix
= (peakピクセル) / (天体の見かけの面積)(peakピクセル) / (天体の見かけの半径)→ 天体の輝度プロファイルを反映
Yamagata (1986) for 星/銀河分類

cpeak

12

突発天体候補の選択 (星系列)• cpeak vs. peak/ npix プロットで選択=> 以降 CP-P diagram と呼ぶ
宇宙線, バッドピクセル

星系列

CP-P diagram

peak / npixsegmapにある天体

ル
セク
ピ
ッド

宇バ,宙線列系星

cpeak
single13stack

singlestack突発天体候補の選択 (星系列)• cpeak vs. peak/ npix プロットで選択=> 以降 CP-P diagram と呼ぶ
銀河 (広がった天体)

saturated

CP-P diagram

peak / npix

segmapにある天体

ル
セク
ピッド

バ,宙線d宇列系星)
体
た天

銀河

eat

r

u
at

s

っが広(cpeaksingle
14stack

singlestack突発天体候補の選択 (楕円率)b
楕円率： e = 1 − 、aおよびbは天体の長軸と短軸方向の分散
a• 星系列の楕円率分布から
e < 0.3 を選択条件に設定
Gold candidate を定義

segmapにある天体

15

TomoePipeのまとめ
インプット：Tomo-eの3次元動画データ (FITSファイル)
Stack画像 & segmapの作成、PSF モデリング
フレーム画像のソース検出 & 秒スケールの突発天体の抽出星のプロファイル(PSF)に似たソースに絞る
CP-P diagram & ellipticity e < 0.3
PS1 3πカタログ(g,r,i,z,y)とのクロスマッチ
最後は目視で画像チェック

segmapなし
segmapあり

星系列の境界線
candidate

if Goldcandidate

星系列
16

動画データへの適用• データ：地球影領域の動画観測（1フレーム/秒、120フレーム/動画）‣ 2019/11 - 2020/03 (28 夜) にかけての計約54時間のデータ• Gold candidate 392天体の目視チェック結果

JNS043の検出にも成功している(下図)‣ 既知の地球接近小惑星NEOCP
Visual inspectionof sources
150

誤検出
Number100

50

0tejectr
ics
rayteonecoiM
ctrsm
Ele
Co体 星
an体 vin天流
天oM動ie
補s移ran
T候
cnt

フレーム1

adidbgo

フレーム2lt
udion
ixe
setoflpf
aio
Cdv
l
Ba
denaoeisitag
Im
Po

フレーム3
フレーム4
Source classification

17

erid
Sp

フレーム5 median stack差分画像への適用• 毎晩行われているTomo-eの全天サーベイデータ（スタック画像）• 差分解析による突発天体検出が行われている（transient パイプライン）• 差分画像（Di ）に TomoePipe の手法を導入（by 東大、笹岡くん）‣ CP-P diagramによってtransient候補の絞り込みができないか検証（Tomo-e自動アラートへ向けて誤検出を減らしたい）• テストデータ‣ Transient Name Server (TNS) に登録されている天体のうち、現行のパイプラインでS/N > 5で検出されている 235 枚の画像を使用

ff

18

差分画像への適用（結果）• Di に写る突発天体をNew画像の星系列領域に探す‣ 星系列をべき関数でフィット
by = ax

分布の幅は星系列の天体数でスケーリングして与える• Di 画像上のTNS天体の多くは星系列の上に乗る (右図)

‣ CP-P diagramが差分画像にも適用できることがわかった• TNS天体の検出成功率および誤検出の割合

ff

ff

19

発表のまとめ & 今後の展望• Tomo-eで切り開く秒スケールの突発天体探査のための動画データ解析
パイプライン TomoePipe を開発した。

‣ PSFで重み付けをした天体検出‣ point sourceに候補天体を絞るCP-P diagramの導入• Tomo-e実データに適用した結果、‣ 動画データからは既知のNEO (point source) が検出された‣ 差分画像データにも適用できることが確かめられた• 今後の展望• 星系列領域をseeing(+α)依存の関数で定義する方法の検討• 動画データに対して差分画像 ̶> TomoePipe を使った解析の実施• 将来的にはサーベイデータから自動即時解析まで行えるように
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