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HSCデータ解析講習
古澤 久徳 2022.11.28

2

HSCのデータ解析に関する情報
すばる共同利用ユーザ データ解析ヘルプデスク

helpdesk@hsc-software.mtk.nao.ac.jp• ハワイ観測所公式 HSC装置ページ▫ http://www.naoj.org/Observing/Instruments/HSC/

 HSCについて不明な場合はまず参照しましょう。Helpdeskへのリンクもあります。

• ハワイ観測所公式 HSCデータ解析helpdeskページ▫ http://hsc.mtk.nao.ac.jp/pipedoc/

 パイプライン配布所へのリンクやFAQがあります。

• SSPで管理しているデータ解析・DB情報ページ▫ https://hsc-release.mtk.nao.ac.jp (SSP一般公開データ)▫ https://hscdata.mtk.nao.ac.jp (SSP内部向け公開データ）

 日本人研究者・学生はCoIになれます  質問はhelpdeskまで

HSCとは

4

解析の目的と流れ• 目的▫ CCDごとの生データから諸々の邪魔な混入要素を取り除き、▫ 必要に応じてCCDデータを足し合わせてS/Nや広さを増やし、▫ 天体からのphotonのエネル
ギー密度とその分布を測定すること▫ ただし、実際の天文学ではバンドシステムを定義し、そのバンド内で観測されるエネルギー
密度を等級として求める

モザイクCCDカメラによるディザリング観測

104 CCD x 感度差
25 % vignetting
3% distortion
HSCの視野一般的な撮像データ解析手順
1. 各CCDのバイアス除去・感度差補正（一次処理）
2. 必要な一次処理済みCCDデータを集め、
3. モザイクして足し合わせる
HSCデータ解析
4. 位置情報、カウントを物理量に直す
 これらをカバー
Based on Komiyama-san’s slide

個々のCCD

ディザリングして取得した複数ショット

スタック画像これを用いて天体カタ
ログを作成

6

解析で補正する混入要素• 基本的には右から左にむかって補正していく
CR

CR

CR
電気
信号

光

星間物質

フィルター

CCD

画像
ファイル

大気

望遠鏡光学系

読出エレキ

吸収・散乱

吸収・散乱
SeeingSky

吸収・反射
Geom.Distortion

吸収・反射

QE
Bad pixels
Dark
Fringeバイアス
クロストーク

文献・色で補正

標準星
Smothing/Modeling
Sky sub.

Flatfielding
Dist.Correction

Flatfielding

Flatfielding
Triming
Dark sub.
Fringe sub.

Bias sub.
Crosstalk corr.

Based on Komiyama-san’s slide

7

解析で補正する混入要素• 基本的には右から左にむかって補正していく
CR

CR

CR
電気
信号

光

星間

大気

放射・減光

放射・減光

主鏡・
レンズ

フィルター デュワー

画像
ファイル

CCD・
読出系

{ [ (F(intrinsic) +/* galactic +sky.bkg] * atm.ext * R * QE } * T + CR + Dark * T + Bias + readNoise =F(obs)(+ Fringe)
Based on Komiyama-san’s slide

8

HSCデータの特徴• 1.5度視野＝感度差のある
104個の科学画像CCD• 光学けられ視野端で25％• 光学歪み視野端で3％

モザイクCCDカメラによるディザリング観測9

望遠鏡と装置• 望遠鏡の駆動▫ 目的方向で日周運動を追う 温度、風速／向、ドーム制御▫ 主鏡制御▫ カメラの姿勢制御（焦点方向も）▫ レンズ制御・ADC（大気分散補正）• 装置の駆動▫ CCDでのデータ取得

f=16400mm
口径比 F/2

 CCD、フィルター、シャッター▫ 観測制御系へのデータ転送

D=8.2mDerived from
Miyazaki-san’s slide

10
16pix
16pix
8pix 16pix
8pix 8pix 16pix
8pix
HSC CCDのCh4: Ch4:serial Ch3:serial Ch3: Ch2: Ch2:serial Ch1:serial Ch1:
生データ（未処理） blank overscan overscan blank blank overscan overscan blank
領域
領域
領域
領域
フォーマット
16pix
Ch1-4: paralleloverscan2144 pix
512pixCh3 Ch2
pix
pix

Ch1
pix

49pix
Ch1-4:
Non-scientific pixels
Useless

シリアルレジスタ

Ch4

Ch1
Ch3 Ch2
Readout Amplifiers

4241 pix

512pix512pix4176 pix

HSC生データ（未処理）
FITSフォーマット (http://fits.gsfc.nasa.gov/fits_standard.html) 512pix• HDU=ヘッダ部（＋データ部）の連続• 各部はそれぞれ2880bytesの倍数サイズ
１CCDごとに１FITSシングルHDU
Ch4（データ部16ビット）
pix

11

HSC CCDの読み出し• CCD (Charge Coupled Device) は光電効果によって生じた電荷を電圧として読み出す• その電圧を増幅AD変換(全画素1画素ずつ通る)したカウント(ADU)を画像として保存する• 応答 (電圧->読み出し後カウント) の線形性は高いが、電荷が溜まりすぎるとずれたり(非線形性）、溢れたり(飽和・サチュレーション）したりする
プレスキャン
読み捨て

バケツ
リレー

パラレル転送シリアル転送シリアル
オーバースキャン

512pix512pix512pix1pixelずつ転送
Ch4
pix

オーバースキャン領域

512pixCh4
pix
Yが同じ行ごとにOverscanの代表値
をバイアスだと
仮定する

Ch4
Amp
A/DC

シリアル
レジスタ

さらに空読みA/DCA/DC

生画像名のルール： HSCA<８桁の数字>.fits . 8桁の数字はvisit とCCD （SOD-ID）の組み合わせからなる
例１) visit=22348 , SOD-ID=0_04（DET-ID=065） => HSCA02234804.fits
例２) visit=22348 , SOD-ID=1_04（DET-ID=034） => HSCA02234904.fits

Visit :
HSC１ショットのこと。1Visit = 112
CCD のデータからなる。生画像名
ルールとも関連するが、visit IDは偶数しかない。
CCD ID : ２種類あるので注意。生データに使用されるSOD-ID（例:1_04）とhscPipe解析時の識別番号であるDET-ID（例：034）。

13

データの呼び名 FRAMEID, EXP-ID, visit, ccd• STARS内はCCDごとに管理されていて本名はFRAMEID(HSCA%08d)▫ 1ショット(112CCD)は HSCA00000000 – HSCA00000057,
HSCA00000100 – HSCA00000157 で表現される。

• 1積分112CCDを1個のIDで参照しようというのがEXP-IDとvisit▫ hscPipeのVisit は1積分内先頭のFRAMEIDの下2桁を落とし、%6d に丸めた値 (HSCA*のうち。HSCB系に進むと%7dになる予定）▫ 例
 FRAMEID: HSCA12345600 – HSCA12345757  visit=123456• 各CCDのFITSにDET-IDというキーワードが割り当てられている▫ hscPipeのccdはDET-IDと同じ値を採用

14

FITSファイル画像Viewer• ds9▫ 開発: SAO
 http://hea-www.harvard.edu/RD/ds9/▫ 特長
 画像操作がしやすい WCSを使って天球座標でタイルしたり
 XPAなどで外部プロセスから操作できる• fv▫ 開発：NASA HEASARC
 http://heasarc.gsfc.nasa.gov/doc
s/software/lheasoft/ftools/fv/▫ 特長：
 複数HDUやBINTABLE形式を操作しやすい

他にも便利なツールはあります15

光学系けられ• 視野中央はけられない• 視野端にいくほどけられる
SCamデータ Rc
SUPA0012592

視野端75％
SCはr>30’で55%くらいまでストンと落ちる

けられ

主鏡

16

光学系ディストーション• 収差の一つで、位置ズレをおこす。視野端で3%• その微分量として、１pixが見込む空の面積は中心より視野端で7%くらい小さい
HSC ~ 510pix~ 86”
SCam ~ 80 pix~ 16”

ベクトル長は実際の10倍に誇張

17

HSCデータ解析ソフトウェア hscPipe• HSCすばる戦略枠観測（SSP）用にNAOJ・IPMU・プリンストン大で開発したもの▫ LSST用パイプラインをHSC-SSPに最適化したもの▫ 最近はLSSTのパイプラインに集約された。使い勝手がこなれるにはもう少し時間がかかるのでこの講習ではhscPipe 8.5.3 を使う• Pythonによりパイプライン動作を記述• あまり混んでいないフィールドについては一般共同利用
観測データにも使うことができる• 広がった天体・混んだ天体・SDSS／PanSTARRSでカバーされないフィールドは非対応と考えて良い▫ 共同利用ユーザの需要を鑑み、徐々に対応策を検討したい18

hscPipeのパッケージ群• ソフトウェア構成▫ 様々なモジュールの組み合わせからなる▫ GNUのツールや無償ソフトウェアを組み合わせて構成されている▫ LSSTの解析に向けて開発されており、HSCほか、様々なプロ
ジェクトのデータ解析できるよう、パイプラインの基盤となるモジュールに加えて、各プロジェクト（装置）専用のモジュー
ルやタスクを追加することで解析を実現している。

• 言語▫ パイプラインの枠組はPythonで書かれている▫ 画像処理や高速な手続きはC++、pybind11でPythonから利用できるようにしている19

ソフトウェアパッケージの成り立ち• EUPSというソフトで用いるソフトのバージョンコントロールをする▫ setup hscPipe 8.5.3▫ setup –j –r ローカルにあるパッケージ名 でタスクのオーバーライド• src▫ C++コード• include▫ C++ includeファイル• lib▫ C++のライブラリ：C++でリンク＆Pythonコードから呼ぶ• python▫ パイプラインのモジュール• ups▫ パイプラインを実行するための環境変数を設定▫ EUPSのsetupコマンドにより読み込み20

生データ・CALIBデータの管理• 生データとCALIB (BIAS, DARK, FLAT, FRINGE,SKY)は、専用のディレクトリツリー下に置かれ、sqlite3のデー
タベースで管理される▫ registry  生データ
▫ calibRegistry  CALIBデータ▫ 各CALIBデータには有効期間が設定されている• 次のCCD解析のプロセスの中では、解析データのDATE-OBSとフィルターに応じて、適用期間や条件を満たすCALIBデータがデータベース問い合わせで選択され、読み込まれる21

Calibrationデータ• 観測所のHSC装置ページに使うべきFRAMEIDの範囲がリストアップされているので確認すること• https://www.naoj.org/Observing/Instruments/HSC/calib_data.html• あと，どのデータをどのように扱うかで悩んだら，
helpdesk+観測所、データ取得に明るい人と確認＆議論
すると良い• アーカイブにそのような有用な情報を不足なく載せるの
が課題

22

23

解析の流れ（１）: CCDごとの解析
Bias
生データ

Dark
生データ

Flat
生データ

Fringe
生データ

天体データ
天体データ
（複数バンド）天体データ（複数バンド）（複数バンド）y, NB｛0921, 0926,
0973, 1010}

constructBias.py

Bias

天体データ
（１バンド）

constructDark.py

Dark

外部位置・測光
カタログ(PanSTARRS1
DR1)

constructFlat.py

FlatconstructFringe.py

CALIBデータの作成

FringesingleFrameDriver.py

CORR

SRC, SRCMATCH

グローバルスカイ補正

skyCorr

CCDごとの解析

CCD処理済画像（、カタログ）24

１．バイアス・ダーク作成（適宜スキップ）• 利用データ▫ 毎観測ラン１度、解析用にBIAS x~10、DARK （300s） x ~5 を取得している
 不安ならばhelpdesk、Support Astronomer に確認 毎夕・朝のテストデータはヘルスチェック目的なので解析には不適• バイアス作成▫ 手続き ： オーバースキャンを引き・トリムし、メディアンスタック▫ 入力： バイアス x ~5-10▫ 出力： CCDごとにシングルHDUのfloat32 FITS画像• ダーク作成▫ 手続き : オーバースキャンを引き、バイアスを引き、メディアンスタック▫ 入力： ダーク x ~3-5、（バイアス）▫ 出力： CCDごとにシングルHDUのfloat32 FITS画像• メモ▫ HSCの場合、ダークは暗電流補正というよりは迷光除去の目的もある▫ オブジェクトデータの解析でもオーバースキャンは引かれる。バイアス・ダークフ
レーム作成・それらの引き算は適宜スキップしても、数％以上の精度ではさほど問題ないだろう むしろ良質のバイアス・ダークを取得することが課題

25

1. バイアス引き• 天体の光や積分時間に関係なく読み出し時に加えられる電圧（＝カウント）の下駄を2Dで引く▫ AD変換される入力電圧が常に正となるように加えられる• 変動成分をオーバースキャンで引き、残差成分を2Dで引く
天体

ダーク
バイアス

読み出しノイズ
Xy空間

カウント（ADU）

カウント（ADU）

スカイ

Xy空間

26

2. ダーク引き▫ 本当にダークが効くようなケースでは２Dパターンが温度で変わるので、CCD温度ごとにダークデータを取っておき、それを2Dで内挿したりする
スカイ

ダーク
Xy空間

カウント（ADU）

カウント（ADU）• 時間とともにわき出る暗電流によるカウントを2Dで引く• 一般に低温(~<-100℃)で制御されていれば十分小さい• SSP：時間に比例すると仮定し、300秒ダークのカウント
をスケールして引く

Xy空間

27

２．フラット作成• 利用データ▫ ドームフラット 観測ランごとに各バンド10ショット程度。規定ランプ設定・電流安定下で取得したものを使う• 手続き▫ 各CCD： オーバースキャン引き・バイアス引き・ダーク引き▫ 全体： 視野全体の平均値が１になるよう各CCDを規格化し、メディア
ンスタック

• 入力

▫ ドームフラット x~10 （＋バイアス、ダーク）• 出力▫ 各CCDごとに3 HDUのfloat32 FITS画像• メモ▫ フラットフィールドのCCD間の相対的な感度・ゲイン比・vignetting比は保存される▫ フラットフィールドの視野中心は～1.5カウント程度 になる28

3. フラットフィールディング• 望遠鏡から検出器（CCD）までの正味の感度により入射カウントよりも減ってしまった分を2Dで割って戻す• フラット（フィールド）と呼ばれる一様光源を取った画像
を入射カウントに対する減光パターンの答えと仮定する

割り算
スカイ

Xy空間

カウント（ADU）

カウント（ADU）

フラットフィールド

Xy空間

29

フラットフィールド画像• HSC-I2バンドのドームフラット31

解析手続きの非常に端折った解説• CCDごとの解析（reductionとも、較正含む）▫ 一般的に1次解析・Reductionと呼ばれる作業
1.
2.
3.
4.
5.

バイアスを引く
悪いピクセルを潰す（CR除去含む）
フラットフィールドして感度を補正する
画像の歪みを画像上で修正、またはマッピングの決定
スカイバックグラウンド（背景光）を引く▫ 一般的に2次解析・較正（Calibration）と呼ばれる作業

6. PSFを測定して、以後いろいろな測定に使う（1次解析の用途も含む）
7. ピクセル座標を天球座標に変換するマッピングを行う
8. カウント（ADU）から等級に換算する原点を決める
9. 天体測定<- この段階では128pix mesh local sky引き33

アストロメトリ• ピクセル座標から天球座標 (RA, Dec) へのマッピング• 1) 較正用の外部カタログとデータに写る天体とを同定・ペアリングするクロスマッチングと、2) (Ra, Dec) = f(x, y) の関係を決めるWCS決定の2段階からなる• マッチング▫ 較正用の座標カタログはPanSTARRS 1 DR1▫ Tabur+2007  Pessimistic Pattern Matcher (PPMb)に変更
 150個以下のピンホイールパターン、混んだ領域に強い• WCS決定▫ TAN-SIP（３次）の係数決定（ 出力のヘッダへ）▫ 後方のHDUにASTによるマッピング結果も保持• メモ▫ これらはCCDごとに行っているため、写りの良し悪し・カタログ
天体の多少の影響を受けることがある34

等級原点較正• カウント（Instrumental Flux）をFlux（=HSC等級）に直すためのスケーリング因子（オフセット）を決める▫ m[mag] = -2.5*log10(Instrumental Flux[ADU]/FLUXMAG0)▫
= -2.5*log10(count [DN]) + a （等級原点）• 手順(Instrumental magnitude)

1. 外部カタログ(PanSTARRS1)とCCDに写る天体とをクロスマッ
チング

g-r>0、r-i<0.5

2. カタログ天体のHSC等級とCCD上のカウントの関係
m = f(count) （上の a）を決める等級原点決め

 恒星状（点源）天体、r=12px(~φ4” )で測ったフラックスを使う
  Aperture Correctionの必要性

 結果のFLUXMAG0は、以前は先頭ヘッダにあったが、後ろの方のHDUに移動しかつデータ部に格納され、陽に見えなくなった

等級原点較正

35• HSC native band等級で較正
▫

参照等級はPS1->HSCの変換• 較正に使う星の色範囲▫

g-r>0、r-i<0.5

CCD内のPS1星

PS1色の2次式でPS1等級->HSC等級へ
By Tanaka

36

カウント

4-3．天体検出測定部
Xy空間

• 検出

▫ スムージング

 PSFでスムージングして天体のピークを増幅する▫ ピーク検出 局所的なノイズより十分大きいカウントを持つ
N-pixel以上繋がったところを探す

footprint▫ 重なり合ったピークを持つ天体のフラックスの分離計算（デブレンド）• 測定▫ 位置（ピーク・重心座標 x, y）▫ 形状（2次モーメント、楕円の方位角、銀河モデル化）▫ 明るさ 開口（アパーチャ）測光 固定開口：circular aperture flux
 可変開口： Kron flux

 モデル測光 PSF flux
 CModel flux – Composite Model flux＝銀河を2成分モデルでフィット• フラッグ▫ 天体測定したピクセルのマスク情報や測定中のイベントにより割当

37

5．スカイ（バックグラウンド）引き• 夜空は明るいので、CCDに結像するカウントの大部
分はスカイバックグラウンド（背景光）
 明るい天体はFlux自身のPoisson noiseが卓越したり、スカイが暗いバンドでは、 read noise が卓越するということもある
カウント（ADU）

カウント（ADU）▫ ピクセルごとのスカイのポアソンノイズが、暗い天体に対しては測定時のノイズとして卓越する

Xy空間

Xy空間

38

5. スカイ引き（２）• 一般論▫ スカイを引いて、カウントのゼロレベルを決めない限り、天体測定は出来ないので、実は測定にクリティカルな作業。その割にそう単純ではない。

• よくある方法▫ 対象天体が大きい・領域自動決定がむずか
しい場合
 天体外の場所を指定し、内挿で面フィットして引く▫ 対象天体が小さく、ほどよくブランクな領域
 スカイ引きしたい領域を矩形などのメッシュに区切り、その中のモードなど、天体からのカウントの影響を受けづらい代表値を求める。ソフトによってはサブメッシュずらしながら行う
 その代表値をスムージング（ex. medianフィ
ルター）したり、関数フィットしたりして内挿して引く一般論としてはそうだが、HSCの場合は難しさもあって、もう少し複雑

以前のHSC sky引きの問題：明るい天体周りで引きすぎ40グローバルスカイ引き
大局パターン引き去り後の残差

By Paul Price• 各ショットごとにセルフスカイで128pxメッシュで背景を引くと問題となるような明るい・広がった天体のすそ野を保存することが出来る• 十分なショット数を用いてスカイを作らないとノイズ源になる• hscPipe8ではcoaddの天体検出直前に64pxメッシュでスカイが引き直される
By Paul Price
グローバルスカイ引きの効果

41

グローバルスカイ補正パターンの決定（バンドごとに行う）
スカイ残差パターン作成

スカイ残差引き（ほかのCALIBと同様の手順で作成）

天体データ（１バンド）Bias
Dark
Eye-of-y
FlatFringeglobal sky引き手順

天体データ
天体データ
（１バンド）
天体データ（１バンド）（１バンド）
constructSky.py- FOV合成- 8192px-binで
背景大局パターン引- CCDごとの残差（32-px bin spline)
を合成

singleFrameDriver.py

CORR（処理済みCCD画像）（128px-meshスカイ引
き済み）（１）積分依存のskyCorrection.py
大局（8ｋ）パター
ン引きSKY（２）CCD以下ス
Scaleを決める（CCDごと；ケールの不変パ
skyCorr
32px-binned）
ターン引き（CORRに対するスカイ補正（フィルター特性、 視野内
パターン画像；スカイ残差パターン
QE非一様性）
128px-binned）

1.singleFrameDriverで引かれたスイカ(128px bin) を戻す
2. 8192px-bin
パターン引き3. SKY残差のスケール決めCCD画像には反映されない．
Coadd時に使われる．

42

５．グローバルスカイ補正パターンの決定：
constructSky.py  skyCorrection.py• 利用データと手続き▫ （１）オブジェクトデータそのものを多数合成（セルフスカイ）し、各ショットの天体に影響されない
スカイパターンを作成。
▫ （２）各CCD処理済み画像に対してスカイ補正のための情報を作成• ステップ１： スカイパターン作成▫ 手続き ： オブジェクトCCDデータに対して通常のフラットフィールド・スカイ引きまで行い、天体
マスク、8192pixビンによる大局パターン引きののち、残差パターン(32pixビン)をCCDごとに決め平均合成▫ 入力： CCD解析の結果画像（CORR） x理想は各CCD50枚以上。少なくとも >~20枚。
▫ 出力： CCDごとのスカイ残差パターン＝Image, mask, varianceを含むfloat32 FITS画像（SKY）（32ビン）• ステップ２： CORRに対するスカイ補正決定▫ 手続き : 各CCD処理済み画像（CORR）に各ショットで決めたスカイを戻し、8192ビンによる大局パターン引きを行ったうえで、上のスカイ残差パターンにスケールし、スカイ補正を決定▫ 入力： CCDごとのスカイ残差パターン（SKY）、CCD解析の結果画像（CORR）▫ 出力： CORRから引くと正しいスカイになるようなスカイパターン補正画像（128ビン）float32 FITS画像（skyCorr）• メモ▫ SSPではランごとにスカイを作成。50ショット未満の場合は複数ランのデータを合成している▫ この操作では実際にはスカイ補正は画像に反映されず、Coadd時に反映される。
▫ モザイクの結果は使われない

43

44

モザイク・ワープ・スタックとTract/patch• Tract▫ モザイク・CoaddはTractに対して行われる（1.7度程度）  事前に定義必要！
▫ Tract内は共通の投影軸でTAN-WCSを共有• Patch▫ Coadd画像・カタログを作る単位（4200x4200px, 隣接との重なり100pxずつ）▫ 解析ソフトウェアの都合で Tract の中を分割▫ SSPでは、1 Tract = 9 x 9 Patches
1 Tract～1.7deg（TAN）

2015年11月現在のWide-XMM iバンドの撮像範囲

45

解析の流れ（２）: モザイク・スタック
CCDの足しあわせと較正の改善

１バンドごとCCD解析結果
CORR

CCD解析結果
SRC, SRCMATCH
jointcal.py

Jointcal_wcs
座標
座標
座標
CCDごと

モザイキング
座標改善
フラックス
スケール決めr
Jointcal_
フラックス
photoCalib

Multi-node
coaddDrvier.py

フラックス

Warp,
Stack,
Detection

Visitごとwarp画像
Visitごとwarp画像
ショットごとwarp画像(tractごと)
Coadd画像
Calexp(patchごと)

Coadd天体検出Det(patchごと)スタックとは言っても実際はスカイ引き・検出
まで行う

46

1. モザイキング (jointcal.py)• 複数積分のCCDデータを合成するための情報出し▫ 各CCDの座標を合わせるための情報 ディザリングにより空の違う場所でデータが取られている
 複数の積分で写っている同じ星の座標、外部カタログの座標とを合わせて使って、複数積分で測定した星の座標がなるべく一致するように、WCSを改善する
 外部カタログ座標を拘束条件に含めるため、天球座標は絶対値も合わせられる▫ 各CCDのフラックススケールを合わせるための情報

 積分時間や透過率が違う状況下でデータが取られている
 複数の積分で写っている同じ星のカウント、外部カタログの等級を合わせて使って、複数積分で測定した星のカウントがなるべく一致するように、CCDのフラックススケール＋CCD面内の微小誤差を求める 外部カタログ等級を拘束条件に用いるため、等級は絶対値も合
わせられる

47

解析の流れ（２）: モザイク・スタック
CCDの足しあわせと較正の改善

１バンドごとCCD解析結果
CORR

CCD解析結果
SRC, SRCMATCH
jointcal.py

Jointcal_wcs
座標
座標
座標
CCDごと

モザイキング
座標改善
フラックス
スケール決めr
Jointcal_
フラックス
photoCalib

Multi-node
coaddDrvier.py

フラックス

Warp,
Stack,
Detection

Visitごとwarp画像
Visitごとwarp画像
ショットごとwarp画像(tractごと)
Coadd画像
Calexp(patchごと)

Coadd天体検出Det(patchごと)スタックとは言っても実際はスカイ引き・検出
まで行う

48

グローバルスカイ補正パターンの決定（バンドごとに行う）
スカイ残差パターン作成

スカイ残差引き（ほかのCALIBと同様の手順で作成）

天体データ（１バンド）Bias
Dark
Eye-of-y
FlatFringe（１）積分依存の大局（8ｋ）パターン引き（２）CCD以下ス
ケールの不変パ
ターン引き（フィルター特性、
QE非一様性）

天体データ
天体データ
（１バンド）
天体データ（１バンド）（１バンド）

singleFrameDriver.py

constructSky.py

CORR- FOV合成- 8192px-binで
背景大局パターン引- CCDごとの残差（32-px bin spline)
を合成
SKY（CCDごと；
32px-binned）（処理済みCCD画像）（128px-meshスカイ引き済み）

skyCorrection.py

Scaleを決める

視野内
スカイ残差パターン

skyCorr（CORRに対するスカイ補正
パターン画像；128px-binned）

1.singleFrameDriverで引かれたスイカ(128px bin) を戻す
2. 8192px-bin
パターン引き3. SKY残差のスケール決めCCD画像には反映されない．
Coadd時に使われる．

49

2. ワープ・スタック: coaddDriver.py• ワープ（パッチごとに行う）▫ モザイキングで決定したwcsとFcrを用いて、各CCDを画像変換する▫ 変換先は各パッチ▫ 出力1: warp (FITS画像+α)• スタック（＝coadd）（パッチごとに行う）▫ 外れ値のクリップ
 各ショットのPSFを一致させたWarpとそれらのスタックの差分を取ることで疑似天体を除去（CompareWarpAssembleCoaddTask)
 BrightObjectマスクのセットなど▫ 各ピクセルごとにmeanでスタック
 各CCDのPSFモデルも合成される（coaddPSF）▫ 出力２： calexp –最終天体検出に使われた局所スカイ引き後画像$(patch) –グローバルスカイ補正直後画像※共にFITS画像+BINTABLE• 天体検出（パッチごと） （DynamicDetection）▫ スカイ引き(128pix meshで天体マスクなどをして最終的に64pix meshで
footprintを決める)▫ 天体検出（天体の位置・領域だけを示したリスト作成）▫ 出力３： det (BINTABLE)、det_bkgd (FITS画像)

50

Warp（各ショット）とcalexp（スタック）

パッチ4200 x 4200

３．マルチバンドカタログ生成： multiBandDriver.py• 手順

1. いずれかのバンドのCoadd画像で検出される全天体を含むマスターカタログを生成
2. Forcedモード測定： マスターカタログの天体それぞれについて各バンドの画像を測定する

g

r

i

y

z

各バンドの同じ
座標の天体を測定

マスターカタログ = ref• デブレンド済み

検出バンドの画像

51

52

解析の流れ（３）: マルチバンドカタログ生成
Multiバンドのstack.pyの結果がメインの入力
実際はCORRも見に行っている

Coaddのパッチごと
Coadd天体検出
Det HSC-Gバンド(patchごと)

HSC-R
HSC-I
HSC-Z
HSC-Y
NB0921

Coadd画像
calexp HSC-Gバンド(patchごと)

HSC-R
HSC-I
HSC-Z
HSC-Y
NB0921

mulitBandDriver.py

mergeDet
検出ピークとフットプリントの合成

meas,
measMachref各バンドでの測定
フォース測定のための
測定の合成
情報出し
（重心、形状ellipseなど） マスターカタログ

forced_src
Forcedモード測定（重心・形状固定）
最終マルチバンドカタログ

53

手続き１．天体検出マージ hsc.mtk.nao.ac.jp/pipedocより

1, 2, 3, 4, 2, 4

• 各バンドで検出された天体のリストと各天体（デブレンド前）の占める領域（footprint）を拡大していく• 複数バンドで検出されたピークを同一天体であると見なすルール▫ バンド間の距離が0.3秒以内の天体は同一とみなし優先順上位バンドの座標を採用、
1秒以上離れていたら別天体として新規にリストアップする  出力１：mergeDet• 採択順位は、i  r  z  y  g  n921  n816  n1010  n0387  n0515

54

手続き２. マスターカタログ生成
hsc.mtk.nao.ac.jp/pipedocよりDet• mergeDetの各天体/footprintに対して各バンドのスタック画像を測定し直し、デブレンド（各子天体のflux分割）、重心座標、CModelのためのフィット範囲（exp, devのellipse）を決定▫ 出力２：meas• measの上記値を再度、バンドの優先順位にしたがってマージ▫ 出力３： ref  これがforced測定のためのマスターカタログ• forced測定 （refの各天体について、重心・形状固定で各バンドのスタック
画像を最終測定）▫ 出力４：forced_src 各バンドごとに出来る

55

カウント

4-3．天体検出測定部
Xy空間

• 検出

▫ スムージング

 PSFでスムージングして天体のピークを増幅する▫ ピーク検出 局所的なノイズより十分大きいカウントを持つ
N-pixel以上繋がったところを探す

footprint▫ 重なり合ったピークを持つ天体のフラックスの分離計算（デブレンド）• 測定▫ 位置（ピーク・重心座標 x, y）▫ 形状（2次モーメント、楕円の方位角、銀河モデル化）▫ 明るさ 開口（アパーチャ）測光 固定開口：circular aperture flux
 可変開口： Kron flux

 モデル測光 PSF flux
 CModel flux – Composite Model flux＝銀河を2成分モデルでフィット• フラッグ▫ 天体測定したピクセルのマスク情報や測定中のイベントにより割当

56

天体測定にはとても時間がかかる１．
混んだ領域のごみの除去 Peak Culling• ごみらしき天体を事前に除去している• ある天体ピークのブレンド集団（footprint）内の個々の天体をゴミと判定し落とすルール▫ 1バンドでしか受かっておらず、▫ 明るさ順で「30番目より」または「全体の7割かつ20番目
より」暗い

57

天体測定にはとても時間がかかる２．
大きすぎるfootprintのデブレンドをスキップ• 大きいfootprintの測定は大量のメモリと時間を要する• デフォルトでは100万ピクセルを超える面積のfootprintの子天体は測定されない▫ deblend.maxFootprintArea =1,000,000▫ すべてをデブレンドするためには以下を付けて実行--config deblendCoaddSources.singleBandDeblend.maxFootprintArea=-1

COSMOS S18A meas in HSC-I

58

以下補足

59

新しいモザイクソフトウェア
jointcal+FGCM• hscPipe 7.9.1以降jointcalと呼ばれるLSSTチームが開発したより効率的なモザイクソフトウェア使われる• しかし、hscPipe7～8時点では一部のデータ（ショット数が200を超えるデータや一部のNB)で測光精度が良くない（>~5% error）ことが分かり、これらの場合には位置較正
(astrometry)だけに使う。
• さらに別のflux較正の手法FGCMが使える段階になった
ため，8.4以降の大規模なflux較正にはこれを使う。

▫ Dark Energy Surveyを通して開発された手法->LSSTに向けて改修中->そのロードマップとしてHSCに適用。
 https://github.com/lsst/fgcmcal
 https://arxiv.org/abs/1706.01542

60

等級原点較正• 込み入ったいくつかの注意点

1. HSCバンドシステムで等級較正

全CCDに対して同じと仮定されている
CCD差、color terms、 大気によるバンド変化は無考慮
Airmassによる減光分は視野内の較正星を使うことで対応

2. 開口r=12px(直径約4arcsec)

 点源の全fluxを得るにはやや小さい

 等級原点はtotal magに対して若干明るく（値として小さく）なる Total magを得るにはアパーチャ補正が必要

 hscPipeでは、Aperture flux 以外の測定では r=12px flux への調整分に対応するアパーチャ補正がかかる

3. ディストーションによる輝度変化の影響は無補正

厳密には、この時点では、視野端にいくほど等級原点は明るくなる（最大~7%）が、CCDごとには一つの値を採用している
CCD画像をSextractorなどで測定する場合は、２のアパーチャ補正の効果と合わせて注意61

カタログにリストされる天体パラメータ
スキーマブラウザとデータリリース論文，パイプライン論文等で確認しましょう• スキーマブラウザ
https://hsc-release.mtk.nao.ac.jp/schema/https://hscdata.mtk.nao.ac.jp/schema_browser3/• 論文
Aihara et al. 2017 PASJ, 70, S8 SSP public data release (PDR1)
Aihara et al. 2019 PASJ, 71, 114 SSP public data release (PDR2)
Aihara et al. 2022 PASJ, 74, 247 SSP public data release (PDR3)
Bosch et al. 2018 PASJ, 70, SP1.S5 （パイプライン論文）• ID・座標• 形状• Flux・等級• Flags

62

天体パラメータ： ID、座標• id -- 天体・各バンド・Tract・PatchごとにuniqueなID• coord_ra, cood_dec• 重心▫ base_SdssCentroid_{x, y}{Err} ピーク周り 3x3 pixの中の多項式フィット▫ base_SdssShape_{x, y}{Err} 楕円領域内の重心

63

天体パラメータ：形状・サイズ関係• モーメント▫ base_SdssShape_{xx,yy,xy}｛Err} – SDSS adaptive moment
 2nd momentとして利用• Kron半径▫ ext_photometryKron_KronFlux_radius – sqrt(a*b)• Galaxy Component-Model Fit (CModel)▫ modelfit_CModel_fracDev

 ¼乗則とexp lawの2要素のプロファイルフィット結果の比率

64

天体パラメータ： フラックス・等級測定• 固定円アパーチャフラックス▫ 各バンド測定カタログ（単位はDBテーブルによる）
 base_CircularApertureFlux_{X_X} （pix表記）
 φ1, 1.5, 2, 3, 4, 5.7, 8.4, ..., 23.5”• PSFフラックス（以下はマルチバンドテーブルを割愛）▫ base_PsfFlux_instFlux{Err}• CModelフラックス▫ modelfit_CModel_instFlux, modelfit_CModel_{dev, exp}_instFlux• Kronフラックス▫ ext_photometryKron_KronFlux_instFlux{Err}• Footprintを分割しない（undeblended）状態でのPFS合わせ固定
円アパーチャフラックス▫ デブレンドが苦手な混んだ領域の天体のカラーを知りたいときに、
オプションとして使うと良い undeblended_ext_convolved_ConvolvedFlux_0_6_0_instFlux など

65

目的に応じたフラックスの使い分け• PSF = 点源
• CModel = 広がった天体・広がりのよくわからない天体• カラー▫ 天源 -> PSF▫ 広がった天体 -> CModel66

目的に応じたカタログの使い分け• forced_src▫ マルチバンド測定値として基本はこれを使う
 測定位置（CModelについては初期値）は全バンド固定
 必ずしも厳密に欲しいバンドの天体ピーク位置に一致しない場合はある• meas▫ 各バンドでの天体ピーク位置での測定、また天体のピークの座標が重要な場合はこれを使う
 各バンドごとに、そのバンドで写っている天体ピーク位
置で測定されている

67

フラッグ: 検出状態１• detect_isPrimary (ref)▫ 同じ天体に対して複数の測定がある場合に、主とみなすべき測定 特に，coaddカタログにはskyObject（擬似天体）が含まれるので，detect_isPrimary=Trueにより除外する必要がある• detect_isTract_inner (ref)• detect_isPatch_inner (ref)▫ 隣接するTract・Patch画像の重なり領域にある天体について、よりTract・Patchの中心に近い方に位置しているか• デブレンド (meas, forced_source, ref)▫ parent 自分が分割された後の子の場合、分割前の天体IDが入る。そうでない
場合はゼロが入る▫ deblend_nChild 自分自身が複合天体である場合、分割された子供がいくつかあるか。
自分自身がこれ以上分割できない天体の場合はゼロが入る。普通はこれがゼロである天体に注目すればよい68

Patch-Inner, Tract-Inner, Primary• Tract間、Patch間の重なり  同一天体の重複測定▫ Tract間～1分角、Patch間～200px(~34”)• Primary天体▫ 主要な測定を示すマルチTract・Patchから重複なく
天体リストを作れる• より中央に近い位置に重心がある天体がInner
でありPrimary天体
Patch-Inner:
4000 x 4000 px の内部領域
Patch-Outer:
その外側

69

フラッグ: 検出状態２• base_PixelFlags_flag_bad (*)▫ 事前定義されたdefect領域にある• base_PixelFlags_edge▫ Coaddの視野外にある・Coaddできるショットが存在しない• base_PixelFlags_offimage (*)▫ 画像（FITSピクセル）の外部にある• base_PixelFlags_cr{Center}▫ Cosmic Rayが検知された• base_PixelFlags_interpolated{Center} (**)▫ カウントがピクセル間でInterpolateされた• base_PixelFlags_flag_saturated{Center} (**)▫ 生データでOverflowしている（そのようなショットが卓越している）• base_PixelFlags_suspect{Center} (*)▫ カウント線形性が怪しまれる（生データで50000ADUを超えている）• base_PixelFlags_bright.object{Center} (**)
▫ 明るい星（NOMADカタログ）の近傍にある• base_PixelFlags_inexact_psf{Center}▫ Coadd時にPSFが正しく決められなかった(*) coaddで伝搬しない(**) Centerは中心付近のみ影響を受けている。
通常はcenterのみの指定で十分

70

フラッグ：測定状態 （Trueで異常あり）• 重心▫ base_SdssCentroid_flag• 形状▫ base_SdssShape_flag• フラックス▫ ext_photometryKron_KronFlux_flag▫ base_PsfFlux_flag▫ modelfit_CModel_flag• デブレンド（あるfootprintがデブレンドされたかどうか）▫ deblend_skipped, deblend_tooManyPeaks,
deblend_parentTooBig

71

フラッグ： 天体の特性・付加情報• PSFと比べて有意に広がったプロファイルを持つか▫ base_ClassificationExtendedness_value

 PSFと比べてCModel(*fac)が明るければ広がっている=1• i/i2, r/r2の割合▫ subaru_FilterFraction_{weighted/unweighted}

72

フラッグ： multiBand処理の状態（上級）• そのバンドでピーク検出されたかどうか▫ merge_peak_{g,r,i,z,y,..}• そのバンドのfootprintが合成されたかどうか▫ merge_footprint_{g,r,i,z,y,..}• そのバンドの測定がマスターカタログ（forced測定の初期値）に採用されたかどうか▫ merge_measurement_{g,r,i,z,y,…}• マスターカタログ作成時の優先順位▫ i  r  z  y  g  n921  n816n1010n387n515

73

3. フラットフィールディング（３）• 望遠鏡から検出器（CCD）までの正味の感度ムラにより、同じレベルの入射信号に対して装置視野の場所ごとに受信カウントが増減した分を2Dで割って戻す• 乱暴には、カメラ視野（or CCD）に対してほぼ固定の感度パター
ンだと思ってよい▫ アンプゲイン・光学けられ、次にフィルター・CCD QEが主要因のため• 感度の絶対値までは決まらない• 考慮すべきことは色々ある（以下メジャーなところ）▫ Distortionによる輝度変化の効果は正しく直せない フラット後の輝度は平らにはなるけどそれは正しくない▫ 視野内・ピクセル間にバンド差（カラーターム）がある場合、その効果は直せない フラット光源とバンド内で同じスペクトルを持つ天体だけ正しく補正される▫ フラットパターンは厳密には視野・CCDに固定されていなことが多い74

３．フリンジ作成 （y, NB｛0921, 0926, 0973, 1010}）• 利用データ▫ フリンジを補正したい夜ごとのオブジェクト・night sky データ
 天体が混みすぎず、かつ大きな天体の含まれない20ショット以上程度ある
ことが望ましい フリンジは主にOH夜光がCCD面で作る干渉縞と考えられている。ドームフ
ラットやトワイライトは通常使わない• 手続き▫ 各CCD： オーバースキャン引き・バイアス引き・ダーク引き▫ 全体： 各CCDの天体マスク、スカイレベルで規格化（ フリンジはスカイレベルに比例すると仮定）し、スカイ引き、メディアンスタック• 入力▫ ナイトスカイフレーム x~20 （、バイアス、ダーク）• 出力▫ 各CCDごとに1 HDUのfloat32 FITS画像• メモ▫ y, NB{0921, 0926, 0973, 1010} 以外のバンドのフリンジ引きはソフトウェア
設定を変更しないといけないので、helpdeskに相談して下さい75

フリンジとフリンジ補正• フリンジはCCD境界面での干渉により起こる縞模様。主に
OH夜光の影響だと言われており、赤い波長帯で顕著• 一般に▫ 時間・空の状態、装置の姿勢によって変わるかもしれない▫ QEが高ければ起きづらい• SSPでは、▫ Y, NB0921のみ対応。天体画像のスタックによりYは夜ごと、
NB0921はランごとのFringeを作り、パターンは不変、強度だ
けをオブジェクトの実測値とスケールして2Dで引いている f = 3px (fringe) - 30px (sky) 30000ランダム位置で測定

76

クロストーク• 本来独立であってほしい読み出し（アナログ）回路のアンプ間で電位に相関が出ること• 現象▫ 明るい天体があったりすると、アンプに対して対称な位置に人工的なカウント増減が出る▫ 天体信号起因のクロストークは、アンプ対称性のため、PAを変えない
ディザリング＋スタックだけでは消えず、クロストークのS/Nが上がってしまう

HSC CCDの典型的なアンプ間
cross talk77

クロストーク補正（２）• SSPでは▫ HSCやSCamのCCDでは、原因信号に対して各チャンネ
ルのX軸方向に対称な位置（CCD内の3か所）にnegativeのcross-talkが出る▫ CCDのチャンネルごとに決められた係数を使い（原因信号 * ～10^-4~-5程度）補正している
 局所的な測光に影響が出る。特に26.5等級より暗い天体ではスカイ引きを通して数10%以上の測光誤差になり得る
 係数は $OBS_SUBARU_DIR/config/hsc/isr.py にある78

フリンジ作成79

4-1. CCD解析： 画像処理パート• サチュレーション・バッドピクセルへのマスク設定• オーバースキャン引き＆領域トリム▫ 30点スプラインで補間しラインごとに差し引き• Variance生成▫ 画像カウントとゲインから。電荷のポアソン統計・ピクセル間独立を仮定• （バイアス引き）• 線形性補正▫ 各CCDのチャンネルごとに1次補正： f = f0 + (1.0e^-7~-8) x f0

• クロストーク補正▫ CCD間に差はないと仮定。チャンネルごとに1次補正： df = ~1.5e-4 x f(sig)• Brighter-flatter（高カウントほど電荷が周囲にしみ出す効果）補正• （ダーク引き）• 散乱光（eye of y）引き（yバンドのみ、NB0973は試験中）• フラットフィールでの割り算（フラットフィールディング）• 欠損ピクセルBADマスク＆内挿▫ 事前定義のリストに従う• サチュレーション・オーバーフロー内挿• フリンジ引き

80

散乱光（eye of y）引きINR Angle• 装置ローテータのエンコーダに起因する迷光• 2018年1月にカメラ側で遮光された• ccd=9全体,33（amp=0,1）,43（amp=0）は取り扱わず

0.5度ずつ（STRAY_LIGHT）

補正前

補正後

81

4-2. CCD解析： Calibrateパート• スカイ引き１（128pix mesh, 6次Chebyshev補間）• 較正に使う天体検出▫ 10σ• PSF測定▫ アストロメトリー外部カタログと星マッチ▫ 等級原点決定▫ 上を入力としてPFSをCPA（主成分解析によりモデル化）• 宇宙線（CosmicRays）除去• スカイ引き２（128pix mesh, 6次Chebyshev補間）▫ 天体マスク済・CCD解析中のメインのスカイ引き• アパーチャ補正量の決定▫ 天体測定▫ PSFモデルとのフラックス比を各測定アルゴリズムごとに求め、CCD内の座標の関数としてアパーチャ補正量を決定• 較正に使う天体測定▫ Aperture fluxes以外はアパーチャ補整を適用• アストロメトリ• 等級原点決定82

5．スカイ（バックグラウンド）引き• 夜空は明るいので、CCDに結像するカウントの大部
分はスカイバックグラウンド（背景光）
 明るい天体はFlux自身のPoisson noiseが卓越したり、スカイが暗いバンドでは、 read noise が卓越するということもある
カウント（ADU）

カウント（ADU）▫ ピクセルごとのスカイのポアソンノイズが、暗い天体に対しては測定時のノイズとして卓越する

Xy空間

Xy空間

83

PSFの測定• Point Spread Function（点源が画像上でどういう形状になっているか• 光学系、カメラ・望遠鏡制御、シーイング（大気）の組み合わせで決まる▫ 一般にGaussianよりは裾が広い。軸対称とは限らない• SSPでは、主成分解析PCAによるモデリングを場所ごとに行い、係数を多項式フィットしている▫ 現在はastromatic.netのPSFEx のエンジンを改良したものをデフォルトで使っている

84

FLUXMAG0の確認• hscPipeのAPIを使ったオブジェクト操作で確認>>> import lsst.afw.image as afwImage>>> exp = afwImage.ExposureF(filepath_to_CORR)>>> pc = exp.getPhotoCalib()• FLUXMAG0>>> FLUXMAG0 = pc.getInstFluxAtZeroMagnitude()• FLUMAG0ERR>>> ref_flux = 1.0e23*1.0e9*10**(-0.4*48.6)>>> FLUXMAG0ERR = FLUXMAG0 *pc.getCalibrationErr()/pc.getCalibrationMean()※astropyなどでFITSデータ内を探るのは少々たいへん85

等級較正におけるBand変換• 較正用星のHSCバンド等級をPS1等級の色の関数として決めている▫ m_HSC[mag] = -2.5*log10(count [ADU]) + a（等級原点）• 狭義のcolor termsについて▫ HSC nativeバンド=実際の観測バンドと仮定しており、両者の実際の差（b・color）や大気吸収によるバンド変化
は取り扱っていない

flux

HSC Nativeバンド
PS_i

観測HSC-I

PS_z

wavelength

86

測光バンドシステム• 一般に「装置スループット＝QE・デュワー・フィル
ター・レンズ光学系・主鏡」＋「大気透過率」を含めたバンドレスポンスで定義されます
2012年時（pbworks wikiより）波長(angstrom)

SDSS

SCam:
JohnsonCousinsと本物のJohnsonCousins

87

解析手続きの非常に端折った解説：
カタログ作成• 天体カタログ作成▫ カタログとは 天体の位置、フラックス、形状などの情報を1天体１行ずつリス
トアップしたもの
 検出（Detection）と測定（Measurement）からなる▫ 天体検出 一般には、あるカーネルで画像にスムージングをかけたうえで、ある条件でスカイのノイズより十分カウントの大きいものを抽出する
 N-connected pixel法
 Peak finding 法▫ 測定 天体検出で見つかった天体ピークの個々に対して以下のような量を測る。
 重心、種々のカウント測定、広がり（輝度重みつきの重心からの距
離の1次、2次モーメント）、広がりの方向角度

88

天体プロファイル
• プロファイルの2次モーメント• CModel ＝ deV.とexp. lawの2成分によるフィット▫ 楕円銀河（バルジ）的 (de Vaucouleurs law; ¼乗則)
 I(r) ∝ exp[-a (r/re)1/4 ] (re: effective radius) 中心が切り立って裾が広い▫ 円盤・渦巻き銀河（ディスク）的（exponential law）
 I(r) ∝ exp[-b (r/h)1/1 ] (h: scale length)• 以下は実装されていない▫ Sersicモデル

 I(r) ∝ exp[-νn (r/r_e)1/n ] (h: scale length)▫ Half-light (or effective) radius

89

Kron測定• SExtractorのMAG_AUTOで使われていて，すばるの
extragalactic分野の研究者がなじんできた測定• 1次モーメントで楕円アパーチャのサイズを決める• その中のカウントを
r1 x 2~3• hscPipeではCModelの方がよく試験されている。
必要な場合は注意して使うのが良い。

From SExtractors’ manual

90

アパーチャ補正• 各測定アルゴリズム（KronとかCModelとか）でのPSF様天体の測定カウントが r=12pxのaperture flux =’reference’での測定カウントに一致するようにするための補正因子• 座標の関数（2次Chebyshev）• hscPipe出力のカタログでは，aperture flux以外の測定アルゴ
リズムに適用されている
Kron flux

現バージョンHscPipeのアパーチャ補正

r=12pxreference flux

PSF
flux＝B

PSF

PSF
apCorr=A/B~ x 0.97

flux＝ACORRファイルのHDU構成• 全22HDUs （hscPipe7.9.1の場合）• Primary HDU▫ 基本情報ヘッダのみ• 2nd HDU

▫ Image Pixels (32bit Float) : 圧縮済み

• 3rd HDU

▫ Mask (32bit Integer) : 圧縮済み

• 4th HDU

▫ Variance (32bit Float) : 圧縮済み

• 5th and larger▫ 付属情報： PSF、アパーチャ補正、較正（astrometry,photometry)マスクとフラッグ
HDU0: Header only
HDU1: Science Image

Flags– 検出関係: bad, sat, intrp, cr, edge,
detected, suspect, crosstalk– 測定関係: extendedness, deblend,
各種failure
ビットとマスクイベントの対応は不定
ヘッダのマスクレイヤーを参照のこと

HDU2: Mask Image

HDU3: Variance Image

Plane 0 -> BAD
Plane 1 -> SAT
Plane 2 -> INTRP
Plane 3 -> CR
Plane 4 -> EDGE
Plane 5 -> DETECTED
Plane 6 -> DETECTED_NEGATIVE
Plane 7 -> SUSPECT (>50000ADU)
Plane 8 -> NO_DATA
Plane 9 -> UNMASKEDNAN
Plane 10 -> CROSSTALK
Plane 11 -> NOT_DEBLENDEDCCD解析： 出力ファイル一覧• WCS & magzero付きの解析結果画像▫ corr/CORR-$(visit)-$(ccd).fits （FITS Image＋BINTABLE）• スカイ引き情報▫ corr/BKGD-$(visit)-$(ccd).fis (FITS Image) 単ショット128px-mesh▫ Corr/skyCorr-$(visit)-$(ccd).fits (FITS Image) グローバルスカイ補正• CCDごとの天体測定カタログ▫ output/SRC-$(visit)-$(ccd).fits （FITS BINTABLE）• Matchlist▫ 検出天体とPanSTARRS(PS)1外部カタログとをクロスIDしたカタログ▫ output/ {SRCMATCH, SRCMATCHFULL}-$(visit)-$(ccd).fits (FITS
BINTABLE)• オーバースキャン引き後、フラットフィールド後スナップ
ショット画像▫ thumbs/OSS、flattened

94

解析手続きの非常に端折った解説：
モザイクスタック• CCD合成作業（モザイキング・スタッキング）▫ 目的 CCDの間は隙間が空いているので、少しずつ位置をずらしながら取った
複数ショットを重ね合わせて隙間を埋め、かつS/N（天体信号のコントラスト）を上げる1. モザイキング CCD間の相対位置を決める
 CCD間のフラックススケールを決める
2. ワープ＆スタッキング 目標とする天域を決め、そこでの投影となるように各CCD画像を画像変換する
 フラックスのリスケールを行う
 重なり合うCCD画像同士をmedianあるいは外れ値除去を含む平均で足し合わせる
 この際、各CCDに対して一般的にはノイズの大きさを使って重みをつける
 PSFのモデル情報も合成して保存する

95

1. モザイキング（２）• hscPipeにおける留意点▫ 1ノード実行。逆行列計算部はOpenBLAS・またはMKLのSMP
マルチスレッドにより実行される▫ WCSは、TAN-SIP 9次ので各CCDごとにマッピングされる▫ photoCalib(Fcr)は、FLUXMAG0（0次）+7次Chebyshevで各CCDごとに決定される▫ Distortionによる輝度変化の効果は、モザイキングによるwcs&photoCalib決定で初めて測定され、次のワープ解析で初めて補正される▫ r=12px（やや小さい）で等級原点較正用のカウントが測られている効果は同様にphotoCalibにも引き継がれる
 視野端ほど天体はdistortionにより歪んでおり、この効果は視野端の方が強い（1%弱くらい出る可能性がある）
 FGCMと最新のwarp時にどのように扱われているかは未調査

96

hscPipeの場合のdistortionによる測光誤差補正• Mosaic▫ WCSが正確に決まる▫ 場所ごとの ピクセルスケールが分かる▫ fluxに施すべきこの効果の補正量が分かる▫ この効果以外の測光誤差（主にflatfield誤差）も測定▫  jointcal_photoCalib へ記録• Coadd▫ Jointcal_photoCalibを使い，上両者の測光誤差をcoadd時に補正• calibrateExposure, calibrateCatalog▫ Jointcal_photoCalibを使い，上両者の測光誤差をCCDに対して補正• ※この効果による場所による測光誤差（較正原点の差）▫ 視野中心と視野端で~7％▫ 視野端のCCD面内の場所による測光誤差が0.07—1%くらい

画像の圧縮• hscPipe 6.7以降、FITSの画像データはすべて圧縮形式▫ Tiled Image Compression -> 詳しくはFITS Standard等参照• カタログは非圧縮• 最近のFITS入出力ソフトウェアであれば読める▫ ds9▫ astropy▫ hscPipe (afw)

98

その他
• Known issues▫ CCDごとの画像・測光結果（SRC、CORR)をサイエンスに使う
場合、モザイク(jointcal)の結果を反映しないと厳密には正しくない。この操作を行うcalibrateExposure,calibrateCatalogの動作が十分試験されていないので、個々のCCD解析結果を使う際には注意が必要▫ Jointcalの測光の問題は明示的に解決されてはいない▫ SSPのissuesのページを参照するとSSPのデータ解析で分かっている制限・課題が分かる▫ 最近のパイプラインについてはLSSTのフォーラムやチュー
トリアルも参考になるかもしれない。
▫ ほかにもあるかもしれないです