Improving automated redshift detection in the low signal-to-noise regime for Large Sky Surveys

par Daniel Machado

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Jean-Luc Starck.

  • Titre traduit

    Amélioration de la mesure automatique du décalage vers le rouge dans le régime de faible rapport signal à bruit pour les grands relevés de galaxies.


  • Résumé

    Le décalage vers le rouge est la principale mesure par laquelle les astronomes peuvent cartographier l’Univers dans la direction radiale. Afin de tester les hypothèses d’homogénéité et d’isotropie, il est nécessaire de mesurer avec precision le décalage vers le rouge d’un grand nombre de galaxies. De plus, différents modèles cosmologiques ne peuvent être distingués qu’au travers d’une analyse précise des structures à grandes échelles tracées par ces galaxies. Pour obtenir un grand nombre de ces mesures, il est nécessaire de mener d'importantes campagnes d’observations pour établir des relevés couvrant une large portion du ciel. Ces mesures trouvent aussi d’autres applications en astronomie comme par exemple l’analyse du cisaillement gravitationnel, la calibration des mesures photométriques, l’étude des halos de matière noire, de la morphologie des galaxies, des structures à grandes échelles et de la distribution des galaxies.Dans tous les relevés de galaxies, les mesures les plus problématiques sont pour les objets de plus faible luminosité, où le bruit instrumental devient gênant, et qui se trouvent être en général les objets les plus lointains. Pour ces objets, les mesures de décalages vers le rouge peuvent souvent devenir imprécise et, la plupart du temps, elles sont simplement exclues de l’analyse en appliquant des coupures en magnitudes ou en rapport signal à bruit. Cette procédure est une méthode brutale pour séparer les mesures probablement imprécises des mesures fiables.Dans cette thèse, nous développons un algorithme permettant la mesure du décalage vers le rouge des spectres de galaxies dans le regime de faible rapport signal à bruit. La première partie de cette thèse présente les différents concepts relatifs à l’estimation du décalage vers le rouge et au débruitrage de signaux par transformation en ondelettes et filtrage par taux de fausse détection (False Detection Rate, FDR en anglais). La seconde partie détaille comment ces concepts sont mis à contribution dans l’élaboration de l’algorithme Darth Fader (Denoised and Automatic Redshifts THresholded with a False DEtection Rate). Enfin, la dernière partie présente l’application de cet algorithme à des données synthétiques générées à partir du COSMOS Mock Catalogue, mais aussi sur des données réelles tirées du relevé WiggleZ.Nous montrons que Darth Fader fonctionne efficacement à bas rapport signal à bruit étant donné un choix approprié du taux de fausse détection et d’un critère de comptage de traits caractéristiques judicieux. Nous montrons aussi que Darth Fader permet d’éliminer le continuum des spectres à bas rapport signal à bruit, ce qui rend possible l’estimation du décalage vers le rouge par corrélation croisée. Enfin, nous montrons sur des spectres de test issues du relevé WiggleZ que notre algorithme est capable d’analyser une part importante du relevé de façon autonome avec une haute précision, sans nécessiter d'inspection visuelle (alors que les données WiggleZ ont à l’origine été entièrement soumises à l’inspection visuelle). En conclusion, Darth Fader est un algorithme prometteur pour l’analyse des grands relevés de galaxies, en particulier pour exploiter les objets à faible rapport signal à bruit qui sont habituellement simplement ignorés.


  • Résumé

    Summary: Redshift is the primary measure by which astronomers can map the Universe in the radial direction. In order to test the assumptions of homogeneity and isotropy, accurate redshifts of galaxies are needed, and for a great many of them. Additionally different cosmological models can only be distinguished by careful observations of the large scale structure traced by these galaxies. Large sky surveys are the only mechanism by which redshifts for a large number of galaxies can be obtained. Accurate redshift estimation is additionally required for many other fields of astronomy including but not limited to: weak lensing, studies of dark matter haloes, galaxy morphology studies, chemical evolution studies, photometric calibration, and studies of large scale structure and galaxy clustering.Problems exist in all surveys at the dim limit of observation, which usually corresponds to the higher redshift objects in the survey, where noise becomes problematic. Magnitude or signal-to-noise ratio cuts are often employed in order to eliminate potentially troublesome objects; such a procedure is a blunt tool for separating good redshift candidates from ones likely to be inaccurate.In this thesis we develop an algorithm to tackle redshift estimation of galaxy spectra in the low signal-to-noise regime. The first part of this thesis introduces the concepts of denoising, particularly False Detection Rate denoising, wavelet transforms and redshift estimation algorithms. The second part details how these concepts are united into the Darth Fader (Denoised and Automatic Redshifts THresholded with a FAlse DEtection Rate) algorithm. The final parts of this thesis apply the algorithm both to idealised synthetic data generated from the COSMOS Mock Catalogue, and to a subset of real data from the WiggleZ survey.We show that Darth Fader can operate effectively at low signal-to-noise given an appropriate choice of FDR parameter for denoising, and an appropriate feature-counting criterion. We also show that Darth Fader can remove the continua of spectra effectively at low signal-to-noise for the purposes of redshift estimation by cross-correlation. Additionally we show from tests on spectra from the WiggleZ survey that our algorithm has the ability to process a substantial subset of that data without the need for visual inspection (to which the entire WiggleZ spectral survey has been subjected), and to a high degree of accuracy. We conclude that the Darth Fader algorithm has potential to be used in large-sky survey pipelines, particularly where signal-to-noise is expected to be poor.


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