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Previous issue date: 2012-03-05 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico / Gravitational arcs provide important tools for cosmology and astrophysics, and have been used to constrain cosmological parameters and the structure of galaxies and galaxy clusters. However, these objects are rare and challenging to detect. Wide field imaging surveys with good imaging quality, such as the Dark Energy Survey (DES), will increase the current number of known arc systems by about an order of magnitude. Algorithms for automated detection (arc-finders) are absolutely necessary since currently available data volumes are already beyond human capabilities. Besides, it is necessary to have objective methods capable of generating reproducible results. Furthermore, it is essential to perform realistic arc simulations to test the analysis tools, both arc-finders as well as those aimed to extract physical information from these objects. The main contribution of this work was the development of a gravitational arc simulator for the DES project, named AddArcs. The simulator generates arcs based on N-body simulations and parameters derived from observational data. Observational effects can be added according to the properties of the instrument. Regarding the automated detection of arcs, we review an algorithm from the literature and apply it to a set of images, tuning its parameters for each set. Some image processing methods often used for the identification of astronomical objects were also reviewed. Both the methods for simulation and image processing were integrated into a library of tools for astronomical data processing named SLtools. The AddArcs simulator enabled the inclusion of fairly realistic gravitational arcs on the DES simulated images and catalogs. It also lead to an estimate of the abundance of arcs expected to be observed by DES. / Arcos gravitacionais são sistemas de grande importância para a cosmologia e astrofísica, sendo utilizados para restringir parâmetros cosmológicos e obter informações sobre a estrutura de galáxias e aglomerados de galáxias. No entanto estes objetos são raros e de difícil detecção. Levantamentos fotométricos de grande área e com boa qualidade de imagem, como o Dark Energy Survey (DES), aumentarão em cerca de uma ordem de grandeza o número de sistemas com arcos. Algoritmos para a detecção automatizada de arcos (buscadores de arcos) são absolutamente necessários, uma vez que o volume de dados trabalhados já ultrapassa a capacidade humana. Além disso são necessários métodos objetivos que gerem resultados reprodutíveis. É fundamental, também, a realização de simulações realistas de arcos de modo a testar ferramentas de análise, tanto os buscadores de arcos quanto as que extraem informações físicas a partir destes objetos. A principal contribuição deste trabalho foi o desenvolvimento de um simulador de arcos gravitacionais para a inclusão destes nas simulações realizadas pelo projeto DES denominado AddArcs. O simulador busca reproduzir arcos utilizando-se de dados de simulações cosmológicas de N-corpos e parâmetros de dados reais. Efeitos observacionais podem ser adicionados de acordo com propriedades da instrumentação que pretendemos simular. Com relação à detecção automatizada de arcos, realizou-se a revisão de um algoritmo conhecido da literatura, com o ajuste de parâmetros e teste em diferentes tipos de imagens. Alguns métodos de processamento de imagens utilizados no processo de identificação de objetos em dados astronômicos foram também revisados como parte deste estudo. Tanto os métodos de simulação quanto os de processamento de imagens foram integrados em uma biblioteca de ferramentas para processamento de dados astronômicos denominada SLtools. Com o simulador de arcos gravitacionais fomos capazes de reproduzir arcos com considerável grau de realismo e incluí-los nas imagens e catálogos produzidos nos ciclos de simulação do DES. A partir dos resultados do simulador, pudemos também estimar a abundância de arcos que o Dark Energy Survey deverá observar.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/146 |
| Date | 05 March 2012 |
| Creators | Brandt, Carlos Henrique |
| Contributors | Makler, Martin, Giraldi, Gilson Antonio, Porto, Fabio Andre Machado, Albuquerque, Marcelo Portes de |
| Publisher | Laboratório Nacional de computação científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, Brasil, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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