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  • deepCR宇宙线识别方法在CSST巡天数据处理中的可用性及稳定性定量评价研究

    分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2023-10-18 合作期刊: 《天文研究与技术》

    摘要: deepCR宇宙线识别方法是哈勃空间望远镜(Hubble Space Telescope,HST)剔除宇宙线的有效方法,但这一方法是否可以满足中国空间站望远镜(China Space Station Telescope,CSST)的要求,始终缺乏科学的定量分析。采用哈勃望远镜的真实观测数据,对deepCR宇宙线识别方法进行了深入分析,对其稳定性和可用性进行了实测研究。 结果表明,deepCR 在天空背景区域识别宇宙线的灵敏度较高,但越靠近星像中心,deepCR识别宇宙线的灵敏度越低。分析了宇宙线密度和测光精度的关系,发现当宇宙线密度达到9%时,几乎100%的星受到宇宙线的污染;当宇宙线密度达到14%时,对于不同轮廓面积的星,存在20%~50%的异常测光结果。实验结果表明,deepCR宇宙线识别模型稳定性相对较好,一次建模后可以在较长时间内应用。但在高精度测光等应用场景仍面临着一系列问题,需要有针对性的解决方案。