REDUÇÃO POLARIMÉTRICA

Última atualização: Novembro/2009

Cláudia Vilega Rodrigues

Índice

Escopo

Este texto não tem como objetivo ser auto-consistente para o aprendizado do método de redução polarimétrica, mas sim ser um roteiro com as principais etapas e dicas desse procedimento, com ênfase nas particularidades da polarimetria. É recomendado a leitura de um pequeno tutorial sobre o procedimento de observação polarimétrica antes da primeira redução de dados. Nele vários aspectos da polarimetria estão um pouco melhor descritos que neste documento.

Introdução

Apresentamos a seguir um roteiro simplificado para redução polarimétrica. Correções e comentários são sempre bem-vindos!

Abordamos a redução de dados obtidos com a gaveta polarimétrica (IAGPOL) instalada no Observatório do Pico dos Dias do LNA. Esse instrumento é descrito em Magalhães et al. (1996). Vale a pena dar uma olhada na página desse instrumento. Nela você pode encontrar outros textos sobre redução polarimétricas. Este roteiro pode não se aplicar a dados polarimétricos obtidos com outros instrumentos. Além disso, só tratamos da redução de dados obtidos com o prisma de calcita, que é o elemento que divide o feixe de um dado objeto em dois. Assim, se a imagem que você está reduzindo tem duas imagens para cada objeto, pode ter certeza que ela foi obtida com a calcita, e este roteiro se aplica. Veja aqui um exemplo de imagem obtida com a calcita. Note que nessa imagem todos os objetos do campo possuem duas imagens: em particular, existe um objeto com brilho bem acima dos demais. Dados polarimétricos podem também ser obtidos com um polaróide, mas não tratamos desse tipo de redução aqui.

Os dados polarimétricos podem ser obtidos com dois tipos de analisadores: lâmina retardora de meia-onda (l/2) ou lâmina retardora de quarto-de-onda (l/4). No primeiro caso, apenas a polarização linear pode ser obtida e o número mí­nimo de imagens para uma medida da polarizacao é 4. Com l/4, podemos obter as polarizações linear e circular e precisamos de, pelo menos, 8 imagens.

O cerne da medida polarimétrica é obter várias imagens de um objeto em diferentes posições da lâmina retardora. A razão entre a diferença e a soma dos fluxos nos dois feixes permite obter a polarização do objeto. A técnica e o procedimento de cálculo são descritos em Magalhães et al. (1984) para lâmina de meia-onda. You can find the expressions for the quarter-waveplate in Rodrigues et al. (1998).

Primeiros passos: trabalhando com o IRAF

O nosso ambiente de redução é baseado no IRAF. Recomendo a leitura do "A Beginner's Guide to using IRAF" para uma familiarização inicial com o IRAF. Além disso, a realização de alguns tutoriais como o intro, ccd1 e phot é bastante útil - principalmente dos dois primeiros (download).

Lembre-se que o IRAF usa um arquivo de configuração especí­fico para cada usuário chamado login.cl (esse arquivo encontra-se no diretório iraf de sua conta). Veja aqui um login.cl com mudanças sugeridas ao arquivo padrão criado pelo IRAF. As modificações são de dois tipos: (1) as de ambiente e (2) aquelas que incluem rotinas às contidas na distribuição padrão. Com relação às de ambiente, destacamos a da variável stdimage e da tipo de imagem. Algumas das rotinas/tasks citadas ao longo deste texto são de pacotes originais do IRAF. Outras são do pacote pccdpack desenvolvido pelo Antonio Pereyra (Pereyra 2000). Algumas ainda são minhas. Assim, o seu login.cl deve conter as modificações necessárias para que essas rotinas adicionais funcionem. Em particular lembre-se que para uma dada task funcionar, o pacote em que ela se insere deve estar "carregado".  Assim, para rodar a task phot, o pacote apphot deve estar carregado. Para se carregar um pacote, basta digitar o seu nome no prompt do CL. Para saber o pacote em que uma rotina está incluí­da, digite "help <nome_da_task>".

Várias rotinas do IRAF permitem a execução de uma série de arquivos de entrada. Isso pode ser feito usando um arquivo de entrada que contenha uma lista dos arquivos individuais a serem reduzidos, o nome da lista deve precedido por um @ no input do IRAF. Veja como criar uma lista de arquivos aqui.

Sugiro, também, que as imagens de cada objeto e das correções sejam organizadas em diretórios, sendo um para as imagens de bias, outro para as de flat, e um para cada objeto. Use a task imrename para mover as imagens de diretório dentro do IRAF. Se você preferir fazer esse procedimento no UNIX, use o comando mv.

Existe no IRAF uma task chamada apropos que pode ser utilizada para encontrar as tasks relacionadas a uma determinada palavra. Por exemplo, apropos gaussian retornará tasks que envolvem gaussianas.

Redução básica

A redução básica aplica-se para qualquer conjunto de dados obtidos com um CCD. Ela tem por objetivo corrigir as imagens de eventuais ruí­dos e distorções devidos às caracterí­sticas do detector. Novamente uma leitura de um documento do IRAF a respeito é recomendada: A User's Guide to CCD Reductions with IRAF.

Passos:

• criar um arquivo com correção média do ruí­do de leitura (readout noise) e ní­vel de pedestal (overscan) do CCD: bias ou zero são nomes comuns;

• criar um arquivo para corrigir diferença de resposta dos pixels do CCD: flatfield;

• fazer as correções acima, incluindo o "trim" (recorte, em inglês) das imagens.  Trimar as imagens é retirar/recortar as bordas com sinal muito ruidoso ou sem sinal;

• calcular o deslocamento entre as imagens.

Abaixo a execução de cada um desses passos é descrita.

Combinando bias

O processo de criação de uma imagem com a correção de bias consiste em realizar uma média de uma série de imagens tomadas com tempo de exposição mí­nimo, se possí­vel nulo, e com o obturador fechado, isto é, sem fluxo incidindo sobre o CCD.

• crie uma lista contendo o nome de todas as imagens individuais de bias - veja dica
  

• Usar task zerocombine (vide lpar)

•  Parâmetros importantes:

•  (combine = "average") Type of combine operation

• (reject = "avsigclip") Type of rejection

• ccdtype = "") CCD image type to combine

• compare algumas images individuais com a imagem média
• repita essa processo para cada noite da missão
• compare os bias médios de cada dia da missão

A imagem com a correção de flat é feita pela média de uma série de imagens obtidas com o CCD iluminado uniformemente. Assim, qualquer diferença de contagens é devida a sensibilidade do pixel (e do ruí­do de leitura que também varia de pixel para pixel). Os flats devem ser combinados por filtro, isto é, será criada uma imagem com a correção de flat-field para cada filtro.

• crie uma lista contendo o nome de todas as imagens individuais de flat - veja dica
• Usar task flatcombine (vide lpar)
• compare algumas images individuais com a imagem média
• repita essa processo para cada noite da missão
• compare os flats médios de cada dia da missão dividindo um pelo outro
  

Corrigindo as imagens

Agora que já temos as imagens de bias e flatfield médios, temos que corrigir as imagens dos objetos de programa. Para isso usamos a rotina ccdproc. Essa rotina será usada também para tirar as bordas do CCD que não possuem um sinal utilizável. Veja aqui os parâmetros dessa rotina. Os parâmetros que você usará poderão ser diferentes dos que constam nesse modelo. Em particular, o "trimsec" varia de acordo com o CCD utilizado. Veja no link abaixo os valores adequados para os CCD do LNA.

TRIMSEC e outras informacoes sobre detetores do LNA

Antes de realizar o ccdproc nas imagens, faça um backup de todas as imagens! Uma sugestão é criar um diretório com um nome mnemônico (bck, por exemplo) e fazer uma cópia das imagens com a task imcopy.

ATENÇÃO! Se imagens foram obtidas com a lâmina de quarto-de-onda com vignetting, não utilize o ccdproc para correção de flatfield.

Overscan: uma das bordas do CCD possue uma área que não recebe flux a que damos o nome de overscan. Essa área pode ser usada para determinar um ní­vel aditivo nas contagens (o overscan). Porém, testes feitos para imagens do LNA mostraram que a utilização da área de overscan para o cálculo/correção do overscan em separado do bias (ruí­do de leitura) apenas piora o resultado.

Flatfield: O ccdproc utiliza a média para normalizar a imagem de flatfield médio, isto é, para tornar seu valor médio igual a 1. Nesse caso, a divisão de uma imagem pelo flat médio não acarretará uma mudança no nível das contagens. Resta, porém, a pergunta: qual o melhor método para normalizar o flat médio? Se o valor de normalização é constante ao longo de toda a imagem, não haverá diferença para a nossa aplicação. A polarimetria ou fotometria diferencial baseiam-se no cálculo de quantidades que são função de razões de fluxos. Assim, qualquer constante multiplicativa aplicada a todos os pixels será cancelada. Por exemplo, se usarmos a média (como faz o ccdproc) ou a moda (o que precisa ser feito corrigindo pelo flat "manualmente") teremos os mesmos valores de polarização ou magnitude diferencial. Existe, porém, métodos que se baseiam em normalização por uma função. Nesse caso, os resultados serão diferentes. Não fiz nenhum teste para saber se métodos desse tipo permitem um melhor resultado final.

O ccdproc coloca um flag nas imagens que as identifica como já tendo sido processadas com respeito a uma dada correção. Essas flags podem ser visualizadas com a task imhead -l , ou com a task ccdlist. Veja a seguir um exemplo da saí­da desse última:

ccdred> ccdlist @arq
pad2-R0001.fits[1023,1023][real][none][][TZF]:HD110984
pad2-R0002.fits[1023,1023][real][none][][TZF]:HD110984
pad2-R0003.fits[1023,1023][real][none][][TZF]:HD110984

Em vermelho, você pode notar as flags T, Z e F, que significam que essas imagens já foram "trimadas" e corrigidas de zero (=bias) e flat-field, respectivamente.

A imagem de bias médio (isto é, com a correção do ruí­do de leitura) deve ser trimada. E a de imagem de flat médio (isto é, com a correção de sensibilidade dos pixels) deve ser trimada e corrigida de bias. O ccdproc ao usar uma dada imagem como sendo a correção de bias ou flat verifica se ela foi corrigida adequadamente, e se não o foi, perfaz a correção. Você pode conferir usando a task ccdlist em bias médios e flat médios que já foram usados para a correção. Eles terão, respectivamente, a flat T e as flags TZ assinaladas.

Correção do flat-field para l/4 com vignetting

• ccdproc (bias e trim) no flatave;

• calcular valor medio do plato (sem vignetting) do flat-field médio;

• criar arquivo com pixel do centro do flat (testar com tvmark)

• fazer fotometria com aberturas de 20,30,...120;

• escolher abertura com valor médio máximo

• dividir flat médio pelo valor acima. Desse modo, o platí´ terá um valor próximo a 1;

• imarith flatave / [valor medio] flatave_norm

• fazer a correcao do flat de cada imagem efetuando A DIVISAO DE CADA IMAGEM PELO FLAT CALCULADO DO MODO ACIMA.

• imarith @arq / flatave_norm @arq

Foram feitos testes corrigindo-se o flat pelo modo acima e também usando o ccdproc (isto é, usando a normalizacao por toda área da imagem). Com o procedimento alternativo proposto, os erros estão mais próximos do ruí­do de fotons esperado.

Redução especí­fica

Com as imagens corrigidas, a etapa seguinte é realizar a polarimetria e, se for o caso, a fotometria. Em qualquer dos casos, é necessário estimar o fluxo de cada uma das duas imagens de cada objeto produzidas pela calcita. Elas correspondem aos feixes ordinário e extraordinário. Essa etapa do procedimento é a fotometria de abertura. Ela é necessária caso você realize polarimetria e/ou fotometria diferencial. O pacote que usaremos é o apphot. Dentro dele, a task phot realiza a fotometria de abertura de um dado objeto. As etapas desse procedimento podem ser resumidas como:

1. estimar caracterí­sticas da imagem (imexam)
   

2. definir/encontrar objetos que serão reduzidos (daofind e ordem)
   

3. criar arquivos de coordenadas para cada imagem levando em consideração um possível deslocamento entre elas (xregister, imalign e coorshift)

4. realizar fotometria de abertura (phot)
   

5. calcular fotometria diferencial e/ou polarização. Aqui o procedimento difere se os dados são de l/2 ou l/4 (cria_dat - pccdgen)
   

A partir daqui, iniciaremos a utilização de rotinas do pacote phot. Existem várias rotinas que compartilham parâmetros que são, por sua vez, definidos em tasks especí­ficas. As tasks de parâmetros a serem editadas são:

• fitskypars (vide lpars?): parâmetros associados ao cálculo do céu. Esses valores são mantidos constantes na redução de dados de uma missão

  • annulus, raio interno do anel onde estimaremos o céu: deve ser tal que compreenda as duas imagens de uma mesma estrela (~50)

  • dannulus, incremento do raio interno para definir o raio externo do anel onde será estimado o céu: configuramos como 10

  • algoritmo: mode

  • Comentário/sugestão: a escolha do annulus e dannulus não altera muito o resultado. Porém, após suas primeiras reduções, quando você já estiver com certa desenvoltura no processo, faça a redução de uma estrela brilhante e de uma estrela fraca com diferentes annulus, dannulus e algoritmo. Compare a polarização final (módulo, ângulo e erro).

• datapars, parâmetros da imagem

  • dois parâmetros devem ser editados nessa task

  • FWHM

  • Sigma

  • eles são caracteristicos da imagem e devem ser determinados, como descrito acima, com o imexamine

  • tome cuidado com estrelas saturadas. Normalmente, um CCD tem contagem máxima em ~32000. Se a imagem possui muitos objetos saturados, pode ser conveniente configurar "datamax" no datapars. Isso fará com que o phot acuse erro quando dentro da abertura estiver contido um pixel com valor acima de "datamax". Outra opção, é usar a task desenvolvida pela Cristiane G. Targon, disp_sat. Essa rotina mostra as estrelas saturadas (configuradas como sendo as com contagens maiores que 29.000) e facilita sua identificação e retirada do arquivo de coordenadas.
    

• photpars, parâmetros da fotometria

  • editar aberturas: use 10 aberturas. Normalmente os valores vão de 2 a 11

  • constante de magnitude: caso você queira que as magnitudes de saí­da do phot estejam próximas às reais, você deve escolher o ponto zero de magnitude corretamente e alterá-lo no phorpars
    

• centerpars, parâmetros de centragem do objeto. Normalmente, editado uma única vez. O método de centragem deve estar configurado como 'centroid'.
  

Caracterí­sticas da imagem

As caracterí­sticas da imagem podem ser estimadas usando a rotina imexamine. Vale a pena brincar um pouco com a rotina e aprender suas possibilidades. Alguns exemplos de tarefas dessa task:

• a: fotometria de abertura;

• r: perfil radial;

• ?: help.

Anote a largura a meia-altura (Full width at half-maximum - FWHM) das estrelas e o sigma (raiz quadrada do valor do fundo de céu). A largura é uma estimativa do seeing. Esses dois valores são calculados tanto nas opções "a" ou "r".

Achando as estrelas

Para se realizar a fotometria de abertura, precisamos definir os objetos que serão reduzidos. Na prática isso significa que precisamos criar um arquivo que contenha pares de coordenadas onde cada par corresponde as duas imagens de um mesmo objeto. Note que a ordem do par deve ser sempre a mesma. Exemplo: a estrela de baixo deve ser sempre a primeira do par. Isso pode ser assegurado se você usar sempre a rotina daofind para definir/encontrar os centros. Esse cuidado é necessário, pois o ângulo da polarização é dependente da ordem das duas imagens (de uma mesma estrela) no arquivo de coordenadas. Por exemplo, convencione que a imagem de baixo é a primeira imagem do par a ser listada no arquivo de coordenadas. Siga esse procedimento EM TODO O TURNO! Caso isso não seja feito, os ângulos de polarizacao estarão ERRADOS!! Usando o daofind esse procedimento é assegurado automaticamente.

O processo de criação do arquivo de coordenadas consiste em encontrar os centros das imagens com a rotina daofind e montar os pares com a rotina ordem (do pacote pccdpack desenvolvido pelo Antonio Pereyra-IAG/USP). Essa última rotina encontra os pares de imagens ordinária e extraordinária de um mesmo objeto e cria um novo arquivo. Entre seus parâmetros, os shift*'s representam a distância em pixels nos eixos x e y das duas imagens de um mesmo objeto. Caso você precise usar o ordem com um arquivo com coordenadas de muitos objetos (mais de 100), use a rotina ordem2 (task da Claudia, não do pccdpack. Por ser compilada, é mais rápida.)

Neste ponto, vale um comentário. Crie o arquivo de coordenadas inicialmente para uma única imagem. Normalmente, usamos a primeira da sequência, mas, às vezes, outra imagem pode ser mais adequada por apresentar uma melhor razão sinal-ruído ou devido a deslocamentos do apontamento ao longo da observação.

Algumas das tasks de parâmetros que listamos acima, como exemplo o centerpars, existem nos pacotes apphot e daophot. Isso pode gerar uma certa confusão: você pensa que setou o parâmetro em uma task.apphot, mas o fez em task.daophot. É bom verificar se algum erro desse tipo ocorreu caso a rotina não esteja fazendo o que você espera. Uma dica é deixar os parâmetros corretos em ambos os pacotes, pois o IRAF pode transitar entre eles sem que o usuário se dê conta.

Vamos exemplificar com dois casos extremos:

1. polarização de 1 único objeto;

2. polarizacao de todas as estrelas do campo.

Definindo as coordenadas de uma única estrela do campo

Esse caso corresponde à redução de estrelas-padroes ou quando só há interesse em 1 unico objeto do campo. Um exemplo é o cálculo da polarização de uma polar com l/4. Se o objeto é o mais brilhante, usar o daofind usando como limite de detecção um valor um pouco abaixo da contagem de pico do objeto. Após encontrar as estrelas, use o tvmark para verificar se o objeto de interesse foi encontrado. Se sim, use a rotina ordem para montar os pares. Se não, diminua o limite de detecção.

No caso de redução de dados de polares, pode ser adequado iniciar a redução pela fotometria, criando um arquivo de coordenadas com um grande número de objetos. Ao se realizar a polarimetria, esse arquivo pode ser editado de modo a conter apenas a polar.

Definindo as coordenadas de todas as estrelas do campo

Rode o daofind usando como limite de deteccao em torno de 4 ou 5 sigmas. Use o tvmark para verificar se o número desejado de objetos foi encontrado. Se sim, use o ordem.

É importante nesta fase verificar se alguma estrela do campo está saturada, isto é, se o objeto possue um perfil de brilho de modo a indicar que algum pixel recebeu um fluxo acima no limite máximo que o CCD consegue registrar corretamente. As estrelas saturadas podem ser retiradas com edição manual do arquivo de saí­da do daofind ou da saí­da do ordem. Uma dica da Cristiane Targon é usar o display com ní­vel mí­nimo (z1) próximo a 29.000 e ní­vel máximo (z2) em 35.000 - o zscale e zrange deve ser "no" e o ztrans=log.

Encontrando o deslocamento entre as imagens

Você tem neste momento um arquivo de coordenadas que se refere à imagem de referência. Mas você precisa de um arquivo para CADA imagem.

Por que você não pode usar o mesmo arquivo para todas as imagens? É bastante comum o telescópio se mover lentamente ao longo de uma série de integrações. Isso resulta em que um dado objeto não tem a mesma posição central (x,y) nas imagens. Assim, o arquivo de coordenadas que foi preparado para a primeira imagem (ou qualquer outra de referência que você tenha escolhido) pode não ser adequado para as demais. Para resolver esse problema, vamos (1) calcular o deslocamento de cada imagem com relação a de referência e (2) aplicar esse deslocamento ao arquivo de coordenadas da imagem de referência criando um arquivo de coordenadas para cada imagem. A task que faz esse procedimento é a coorshift do pccdpack. Ela tem como entrada o arquivo de coordenadas da imagem de referência (normalmente a primeira) e os deslocamentos calculados pelo imalign.

Os comandos são:

• xregister (calcula os deslocamentos)
  
• imalign > shift.imalign (prepara o arquivo de entrada do coorshift)
  
• coorshift
  

A minha experiência em utilizar o imalign para CALCULAR o deslocamento mostra que o bom funcionamento dessa task é muito dependente do tamanho do deslocamento. Isto é, se você diz para o imalign que o deslocamento é grande, mas ele é pequeno, o imalign não roda bem. O inverso também é verdadeiro: se você diz que o deslocamento é pequeno, mas ele é grande, novamente o imalign não converge. Isso torna pouco eficiente o procedimento para um conjunto de imagens que tenham diversos deslocamentos (obtidas sem o autoguider, por exemplo).

Existem algumas situações onde pode ocorrer erro ao rodar o imalign. Um dos casos é quando existem imagens cujo deslocamento com relação à imagem de referência é maior que o valor do parâmetro "boxsize" (o valor default é 7). Nesse caso, o imalign não roda até o final. É necessário mudar o tamanho das caixas de procura do deslocamento do imalign. Especificamente, modifique o valor dos parâmetros "boxsize" e "bigbox". Verifique o significado desses parâmetros através do comando "help imalign".

Devido a esses problemas, sugiro o uso da task xregister para obter os deslocamentos entre as imagens. Esses valores são, então, fornecidos para o imalign como valores iniciais e a recentragem é feita sempre com valores pequenos, quando tudo funciona bem.

Assim, sugiro o procedimento seguinte:

• calcule os deslocamentos com o xregister (vide aqui maiores detalhes sobre os parâmetros dessa rotina)
• crie um diretório de backup e copie para ele as suas imagens processadas com o ccdproc
• rode o xregister NO DIRETÓRIO BACKUP de modo a (1) criar o arquivo de deslocamentos e (2) realizar o deslocamento das imagens
  
• o arquivo de saída de deslocamentos NÂO deve ser no formato database
• use o nome shifts.xregister como arquivo de saída

•  teste o resultado
• use o disp_var na lista de imagens para conferir os shifts, isto é, verifique se um dado objeto está sempre na mesma posição da imagem
  
• se todas as imagens estiverem com o mesmo centro (=registradas) copie o arquivo de deslocamento para o seu diretório principal de trabalho
• você pode deletar o diretório backup e as imagens que foram registradas
  

• rode o imalign
• volte para o seu diretório de trabalho
  
• use como chute inicial para os deslocamentos o shifts.xregister e o arquivo *.ord do seu objeto
• rode: imalign > shifts.imalign

• rode o coorshift
• use como arquivo de deslocamentos o shifts.imalign e o arquivo de coordenada de interesse
• é criado um arquivo chamado "inord"  que tem o nome dos arquivos de coordenadas criado e que pode ser usado como entrada para o phot (vide próxima seçao)
  

Outra dica com relação ao cálculo do deslocamento: suponha que o arquivo de coordenadas da imagem de referência contém apenas uma estrela (dois centros) e algumas das imagens foram feitas com nuvens de modo que as contagens dessa estrela estão excessivamente baixas em algumas imagens. A centragem do objeto pode não ser possível, o que leva a erros no registro. Nesse caso, escolha um objeto mais brilhante que tenha contagem suficiente em TODAS as imagens.

Realizando a fotometria de abertura

Com os objetos definidos, deve-se se realizar a fotometria de abertura com a tarefa phot (veja parâmetros). É fundamental que as tasks do apphot estejam corretamente configuradas. Ao rodar o phot, vários parâmetros deverão ter seus valores confirmados. Ele realizará o cálculo do céu para cada objeto (de acordo com o fitskypars) e efetuará a somatória das contagens dentro das aberturas definidas pelo photpars. O resultado será registrado em um arquivo cujo nome será:

<imagem>.mag.*, onde * corresponde à versão do mag em questão.

Nesse momento, você já possui uma magnitude instrumental para cada imagem cujo centro é listado no arquivo de coordenadas.

Com os *.mag.* criados, você deve optar pelo tipo de redução no qual está interessado: polarimetria l/2 ou l/4 ou fotometria. Abaixo descrevemos os procedimentos em cada caso.

Polarimetria

Para se calcular a polarização dos objetos de interesse é necessário selecionar campos dos arquivos *.mag.* e escrevê-los em um arquivo próprio que será fornecido como input para tarefas especí­ficas (pccdgen, pccd ou vccd). É costume que a extensão desse arquivo seja .dat.

Caso você esteja usando a lâmina de l/2 (você tem sorte), continue com esse tutorial. Se você utiliza lâmina de l/4, é necessário encontrar o ângulo do eixo óptico. Isso é feito por um procedimento especificado abaixo.

Seleção de campos dos magfiles

Existem duas tasks para selecionar os dados necessários para realizar a polarimetria: txdump ou cria_dat (este ultimo é mais simples).

• cria_dat: essa task cria arquivos de entrada para os programas de cálculo da polarização. Os passos para sua execução são:

  • crie um arquivo-lista com os magfiles. Uma sugestão de nome é mag:

    • files *.mag.1 > mag

  • crie um ou mais datfiles com o cria_dat. Um exemplo de parâmetros para criar, a partir de um monte de magfiles conjuntos de datfiles com 8 imagens em cada é mostrado aqui. Normalmente, cada datfile usará 4, 8 ou 16 magfiles, onde cada magfile corresponde a uma posição da lâmina retardadora.

• o txdump é uma task do IRAF que seleciona/imprime campos especí­ficos de um magfile. Veja aqui os parâmetros para criar um arquivo de entrada para o programa de cálculo da polarização.

Calculando a polarização

Considerando um dado objeto, em cada uma das imagens podemos calcular o seguinte valor:

fluxo feixe ordinário - fluxo feixe extraordinário

----------------------------------------------------------------- .

fluxo feixe ordinário + fluxo feixe extraordinário

Esse valor depende dos parâmetros de Stokes do feixe incidente e das características e posição dos elementos ópticos que compõem o polarímetro. Como os últimos são conhecidos, podemos estimar os parâmetros de Stokes pela modulação da razão acima.

A amplitude da curva obtida determina o valor da polarização. Veja exemplos desse gráfico para objetos polarizados linearmente e observados com l/2 e com l/4. Note que na parte superior do gráfico é listado o resultado da redução. Neste outro exemplo, é apresentado o gráfico de um objeto com polarização circular. Veja que os objetos polarizados linearmente possuem um modulação com perí­odo equivalente a 90 graus e os polarizados circularmente, a 180 graus.

Existe mais de uma task que calcula a polarização a partir de um datfile:

• pccd: versão simples que calcula a polarização de um conjunto de dados obtidos com a lâmina de meia-onda;

• vccd: versão simples que calcula a polarização de um conjunto de dados obtidos com a lâmina de quarto-onda;

• pccdgen: versão genérica que calcula a polarização de qualquer conjunto de dados. É a recomendada.

A task pccdgen cria um *.log de acordo com os parâmetros de entrada usando como executável:

(fileexe = "/home/claudiavr/iraf/pccdpack/pccd/pccd4000gen08.exe") pccd execut*

Verificar sempre qual é a última versão do executável acima. A versão acima é a de outubro de 2009.

Veja os parâmetros da rotina pccdgen para l/2 e l/4.

Vale lembrar de sempre conferir as lâminas a serem usadas no parâmetro pospars. Em particular, não é suficiente definir o número de lâminas, nhw, como n (por exemplo, 8). É necessário editar o pospars de modo que só as n (por exemplo, 8) posições da lâminas estejam selecionadas.

You should use the option "normalization = no"  in the pccdgen task if you are reducing l/4 data. Outra situação onde NÂO podemos usar a normalização é quando não usamos um conjunto completo de 4 (8) imagens para lâmina de meia-onda (quarto-de-onda). Maiores informações sobre a opção de normalização do pccdgen podemos ser encontrados em uma seção a parte.

O logfile é o que contém a polarização (exemplo de logfile).

Para realizar a redução dos dados com l/4 é necessário estimar inicialmente a direção do eixo óptico da lâmina de quarto-de-onda, que é um dos parâmetros das tasks acima. Esse procedimento é explicado em uma seção específica. O zero da lâmina que você calculou deve ser usado para uma série de imagens iniciada pela primeira posição da lâmina retardora no instrumento, isto é, a posição 1 durante a observação. Quando estamos tratando de uma série de imagens que serão utilizadas para obter uma série temporal da polarização de um dado objeto, é comum combinar as imagens do seguinte modo:

imagens de 1 a 8:
imagens de 2 a 9;
imagens de 3 a 10;
e assim por diante.

Nesse caso, o zero da lâmina é válido para o primeiro conjunto acima. Para o segundo, você deve usar o valor do zero somada a 22.5 graus; para o terceiro, 22.5 graus x 2 = 45 graus; e assim por diante. Desse modo, você voltará ao valor de zero + 360 graus na posição 17. Existe uma task que faz isso automaticamente, porém caso você use o pccdgen para um datfile que não é o primeiro, fique atento e use o valor correto do zero da lâmina.

Conforme sugerido acima, foi feita a fotometria de abertura e, portanto, a polarimetria de uma série de 10 aberturas. Assim, é necessário escolher a que fornece o menor erro do ajuste. O parâmetro que baliza essa escolha é o sigma do ajuste: veja um logfile. O procedimento para essa escolha depende do número de objetos reduzidos.

Polarização de um único objeto no campo

No caso de uma única estrela e de uma única medida (no sentido que não temos uma série temporal), a escolha da melhor abertura pode ser feita por inspeção visual. Um modo de registrar o resultado é atraves do gráfico da variação da razão

fluxo feixe ordinário - fluxo feixe extraordinário

----------------------------------------------------------------- .

fluxo feixe ordinário + fluxo feixe extraordinário

A rotina que permite visualizar, imprimir ou salvar os gráficos acima é a graf.

Para enviar o gráfico do graf para a impressora, você deve:

• selecionar no graf a criação do metacode (.mc)

• rodar o graf

• editar a task stdplot de modo que o parâmetro device = stdplot

• rodar o stdplot usando como entrada o *.mc criado pelo gráfico

Para criar um arquivo postscript, você deve:

• selecionar no graf a criação do metacode (.mc)

• rodar o graf

• editar a task stdplot de modo que o parâmetro device = epsfl (landscape) ou = epsf (portrait)

• rodar o stdplot usando como entrada o *.mc criado pelo gráfico

Se você só esta interessado em único objeto a redução está terminada. Parabéns! Guarde o print do graf que é o seu registro da redução. Não esqueça de apagar as imagens de backup!

Polarização de vários objetos no campo

Suponha que você esta reduzindo um campo onde existam centenas de objetos para os quais a polarização será calculada. A determinação individual da abertura de menor erro para cada objeto não é prática. Você deve usar a rotina macrol (ou suas variantes, macrol_v para l/4). Essa rotina a partir de um logfile de entrada cria um *out onde a medida de menor erro de cada objeto fica registrada em uma linha. Assim, o número de linhas do outfile corresponde ao número de objetos medidos. O macrol tem duas opções para a escolha do mí­nimo: ele escolhe o mí­nimo absoluto do logfile ou primeiro mí­nimo. A última opção é a default, mas eu prefiro escolher o mí­nimo absoluto (=full).

Visualizando o resultado para um campo com vários objetos

A task select permite visualizar os resultados de um campo registrados em um outfile. Eu usei essa rotina apenas com dados de l/2, é necessário testar se ela funciona para l/4.

Com o select, você já tem muita informação sobre a polarização das estrelas de campo. Mas, muitas vezes você também quer uma figura bonita que ilustre a distribuição dos vetores de polarização das estrelas de campo. A rotina que você precisa é o vecplot. Ela permite fazer uma figura com uma imagem de fundo do campo, não necessariamente a dos seus dados, com os vetores de polarização superpostos (em escala de módulo e com a direção correta). É necessário rodar primeiramente uma rotina auxiliar chamada refer. Essa rotina converte as coordenadas dos objetos na imagem "observada" para as coordenadas na imagem do DSS. O refer, por sua vez, usa a saída do select.

Para a imagem de fundo, você pode utilizar uma imagem do DSS obtida a partir do SkyView (Advanced Form). Utilize o filtro mais próximo ao utilizado nas suas medidas.  Algumas sugestões para as opções no SkyView:

•             Black-white linear;
•             0.25 deg de lado (caso você tenha usado o telescópio do IAG/OPD sem redutor focal);
•             1024x1024 pixels.
  

Para que você não tenha problemas ao rodar o vecplot, é necessário incluir no select: (a) a correção de ângulo para converter os ângulos de polarização para o sistema padrão (vide seção abaixo); (b) a posição das direções norte e leste na imagem (dos seus dados);

O refer converte as coordenadas do objetos na sua imagem para aquelas referentes à imagem de fundo que será usada no vecplot. Para isso, será necessário conhecer as escalas de placa do conjunto instrumento/telescópio. Caso você esteja usando os telescópios do OPD, essas informações podem ser obtidas na página do LNA. Os números para o CCD101 no telescópio do IAG do OPD estão nos exemplos de parâmetros das tasks vecplot e refer. Exemplo: a escala de placa desse telescópio é 25,09"/mm, o que equivale a 0,02509"/um. Como cada pixel do CCD101 (e do CCD106 também) tem 24um, a dimensão angular do pixel é 0,602". Assim, o parâmetro do refer referente à escala de placa do CCD deve ser 0,602"/pixel. Para calcular a escala de placa de uma imagem obtida pelo SkyView, divida o tamanho da imagem em graus pelo número de pixels. Exemplo: 0.25 deg = 900", assim a escala de placa é 900/1024 = 0.88"/pixel. É também necessário definir uma estrela de referência comum nas duas imagens: DSS e nos seus dados.

Algumas sugestões caso você tenha problemas ao rodar o vecplot:
- compare a imagem DSS com a do CCD. A do DSS tem que ser um pouco maior que a do CCD e mais ou menos com o mesmo centro;
- tenha em mãos a imagem CCD com os objetos marcados com o tvmark;
- rode inicialmente o vecplot sem os vetores e compare com a imagem acima;
- teste também um tvmark na imagem DSS dando como entrada a saida do refer;
- pode ser necessário ajustar os níveis mínimo e máximo da imagem de fundo. Esse é o caso, por exemplo, se a imagem de fundo fica muito clara ou muito escura. Isso é feito configurando o parâmetro niveisfull do vecplot para "no" e ajustando os valores dos parâmetros z1 e z2. Como valores iniciais, mas que serão provavelmente inadequados, use aqueles que o display joga na tela de comando.

Vale a pena ler os helps do refer e vecplot.

Qual o eixo óptico da lâmina de quarto-de-onda?

Antes de executar os passos específicos da polarimetria usando uma lâmina de quarto-de-onda é necessário determinar o ângulo do eixo óptico dessa lâmina. Em resumo, isso é feito calculando a polarimetria para todos os ângulos possíveis e escolhendo aquele que fornece os menores erros. Esse procedimento é descrito abaixo e deve ser feito para todas as estrelas-padrões, além da estrela de programa que, supostamente, possui polarização circular não-nula.

Inicialmente, precisamos criar os arquivos que contém a seleção dos campos apropriados dos mag files. Veja a seção específica acima. A task utilizada é a cria_dat. Note que o parâmetro interval deve ser igual a 8 para a estrela de programa (uma polar, normalmente) e igual ao número total de imagens para as estrelas-padrões.

Configure agora o pccd ou o pccdgen com o valor acima no parâmetro zero e calcule os valores finais de polarização de acordo com o descrito na seção de cálculo da polarização. Se você está interessado em obter uma série temporal de valores de polarização, siga os passos descritos na próxima sessão.

Seqüência temporal de imagens

Em alguns projetos, estaremos interessados em produzir uma série temporal da polarização de um dado objeto. Existem algumas tasks que facilitam a redução, que descrevemos abaixo.

Caso a primeira imagem do primeiro dat não foi feita na posição 1 (das 16 possíveis posições da lâmina), você precisa tomar cuidado com alguns parâmetros. Se você usou a lâmina de meia-onda, o parâmetrodelta_theta deve ser configurado como:

[(#pos. da lamina)-1]*(-45).

Utilize  valores entre -360 e 0.

Se você utilizou a lâmina de quarto de onda, o zero da lâmina deve ser:

[(#pos. da lamina)-1]*(22.5).

Jóia! Você já calculou a polarização. Mas, ainda precisa visualizar o resultado. Faça isso usando a rotina plota_pol. Para isso você precisa criar um arquivo com o tempo HJD de cada imagem. Você pode fazer isso do modo descrito aqui. O arquivo criado (hjd.txt, por exemplo) deve ter o número de linhas igual ao número de imagens utilizadas para criar os datfiles.

O plota_pol permite criar um arquivo de saída com duas colunas contendo cada uma o hjd (ou fase) e polarização, que pode ser usado como entrada do diagfase2.

Caso queira usar o SELECT com uma saída de l/4, crie um novo *.out com o comando:

fields [out.original] 3-11 > [out.select]

Calibração polarimétrica: estrelas-padrões

Acima descrevemos a determinação da polarimetria qualquer que seja o objetivo científico do projeto. Porém, essa medida deve ser calibrada. Essa calibração pode ser dividida em três correções básicas:

1. conversão do ângulo de polarização do sistema instrumental ao sistema equatorial padrão;
2. correção devida à eficiência do conjunto instrumental;
3. subtração de alguma polarização introduzida pelo sistema, a chamada polarização instrumental.

Abaixo discutimos cada correção e como calculá-la.

Conversão ao sistema equatorial celeste do ângulo de polarização

A conversão ao sistema equatorial padrão, que possui a direção zero definida pela direção do pólo norte e cresce para o leste, é imprescindível e é realizada a partir de medidas de pelo duas estrelas-padrão polarizadas ao longo de uma noite em cada filtro utilizado. Essa correção é dependente do filtro. Caso a configuração não seja alterada ao longo de uma missão, o valor para cada filtro deve ser único, isto é, não deve ser observada variação de noite para noite. A correção é calculada a partir das diferenças entre os valores de ângulos de polarização instrumentais e os no referencial padrão obtidos a partir da literatura. Uma lista das medidas já realizadas pode ser encontrada aqui (Polarimetry/Observation of polarimetric standards). Nesse link alguns valores para os valores no referencial padrão bem como as referências utilizadas podem também ser encontradas.

Especificamente, os passos são:

• realizar média do valor de polarização obtido para cada estrela-padrão em cada filtro combinando todas as medidas da missão;
• calcular a correção do valor do ângulo de polarização acima obtido para cada estrela e para cada filtro. Os valores obtidos para as diferentes estrelas em um mesmo filtro devem ser muito próximos;
• calcular a média simples das correções obtidas para um dado filtro.

Agora você tem a correção que deve ser aplicada a TODAS AS MEDIDAS e que corrige o ângulo instrumental para o ângulo no sistema equatorial celeste.

Lembre-se que os ângulos de polarização encontram-se entre 0 e 180 graus. Assim, caso voce obtenha valores negativos de ângulo você pode convertê-los a valores positivos somando 180.

Atencão! Com a nova gaveta polarimétrica instalada no LNA em início de 2007, o ângulo instrumental obtido com as rotinas acima que calculam a polarização (pccdgen, por exemplo) deve ser multiplicados por -1. Isto é, para os dados obtidos com esse instrumento todos os ângulos antes de qualquer correção ou cálculo, inclusive os das estrelas-padrões, devem ser multiplicados por -1. O select possui uma opção que transforma o ângulo de polarização, theta, para (180 graus - theta). Essa transformação é equivalente a multiplicar o ângulo por -1.

Estimativa da polarização instrumental

O instrumento pode introduzir na medida final um valor de polarização não-nulo. Isto eh, no caso de um feixe de entrada não-polarizado, a medida teria um valor de polarização diferente de zero. A polarização instrumental é desprezível para a gaveta polarimétrica do LNA, mas uma estimativa pode ser obtida medindo-se estrelas-padrões não-polarizadas que são objetos que possuem polarização nula.

Estimativa da eficiência do conjunto instrumental

Chamamos de eficiência do instrumental sua capacidade em medir integralmente a polarização de um dado objeto. Por exemplo, se o feixe que entra no instrumento tem 4% de polarização, mas o instrumento fornece uma medida de 2%, a eficiência do conjunto é 0,5 (ou 50%), já que 2/4 é igual a 0,5. A eficiência da gaveta polarimétrica instalada no LNA é muito próxima a 100%. Porém, você pode/deve realizar medidas para confirmar esse valor. Isso é feito introduzindo um prisma de Glan logo na entrada do feixe. Esse elemento óptico converte um feixe qualquer para um feixe 100% polarizado. Assim, a medida da polarização de qualquer fonte com o prisma de Glan deve fornecer uma medida de 100% de polarização. Se isso não ocorrer, a razão entre o valor obtido e 100% é uma estimativa da eficiência e deve ser aplicada a cada valor de polarização medida.

Fotometria diferencial usando dados polarimétricos

Nesta seção, vamos descrever como obter curvas de luz a partir de uma sequência de imagens obtidas com dados polarimétricos. Você deve estar com os *.mag.* criados. Estes arquivos correspondem à saída do phot, isto é, da fotometria de abertura. O seu arquivo de coordenadas deve conter ao menos dois objetos: o de programa e uma estrela de comparação. É, porém, bastante desejável que contenha algo com uma dezena de objetos de diferentes magnitudes para que você possa escolher a comparação mais adequada.

Sugiro que você imprima a imagem do campo destacando as estrelas para as quais você fez a fotometria de abertura e o número sequencial. Isto é, dê um display e um tvmark, usando o arquivo de coordenadas. Você pode também criar um arquivo tipo postscript ou pdf. A impressão pode ser feita através do SAOIMAGE (ds9) que tem como opção criar um arquivo tipo ps. Com essa referência, você pode descobrir rapidamente o número sequencial de uma dada estrela do campo.  Essa figura também é útil para você registrar (para consultas futuras) qual é o objeto de programa e qual estrela de comparação você utilizou nas curvas de luz finais.

O procedimento descrito nesta seção aplica-se a dados obtidos com a calcita (analisador) e independe se as imagens foram obtidas com lâmina de meia-onda ou de quarto-de-onda.

O procedimento pode ser resumido em dois passos :

- criar um único arquivo com a seleção dos dados contidos nos *mag* e necessários para a fotometria diferencial;
- fazer a fotometria diferencial propriamente dita com a task phot_pol.

A visualização é feita com uma task à parte, descrita abaixo.

Vamos, então, aos detalhes do procedimento.

É adequado convencionar que o arquivo que contém a seleção de dados dos *mag* tenha a extensão "pht". Ele será criado com a task txdump com os seguintes parâmetros:

textfiles = "*.mag.1" Input apphot/daophot text database(s)
fields = "image,msky,nsky,rapert,sum,area" Fields to be extracted
expr = "yes" Boolean expression for record selection
(headers = no) Print the field headers ?
(parameters = yes) Print the parameters if headers is yes ?
(mode = "ql") Mode of task

A lista de arquivos de entrada pode ser especificada com "wildcards", como no exemplo acima, ou através de um arquivo contendo a lista de arquivos *mag*.

Execute o txdump direcionando a saída para o arquivo desejado:

txdump > nome_do_arquivo.pht

Agora, basta apenas rodar o phot_pol (rotina da Cláudia, o seu login.cl tem que estar configurado de modo a inclui-la). Essa rotina realiza a fotometria diferencial, isto é, os fluxos serão calculados considerando um dos objetos do campo como padrão. Assim, a saída corresponde a fluxo em unidades arbitrárias. Sugiro convencionar que a extensão do arquivo de saída seja "luz". As curvas de luz são calculadas para todas as estrelas do campo para as quais foram realizadas fotometria de abertura e também para todas as aberturas utilizadas no phot. Assim, você só roda o phot_pol uma única vez e obtém muitas curvas de luz, para uma dada estrela de comparação.

file_in = "rej1007.pht" Arquivo com saida txdump
file_out = "rej1007.luz" Nome archivo de saida
(nstars = 32) Numero de estrelas
(nhw = 112) Numero de posicoes da lamina (isto equivale ao número de imagens!)
(nap = 10) Numero de aberturas
(comp = 1) Numero da estrela de comparison
(star_out = 0) Estrela que nao eh incluida na soma dos fluxos,
(ganho = 5.5) Ganho - e/adu
(mode = "ql")

Essa task também cria um objeto fictício cujas contagens são a soma das de todos os objetos do campo (a menos do objeto variável). É possível não incluir alguma estrela nessa somatória setando o parâmetro "star_out".

Ao iniciar a redução de um dado objeto, normalmente não conhecemos a estrela do campo mais adequada para ser usada como comparação. Essa estrela deve ser a mais brilhante entre os objetos de fluxo constante no campo. Desse modo, é necessário rodar o phot_pol usando diferentes objetos de comparação e inspecionar os resultados, o que deve ser feito com a task plota_luz.

Antes de rodar o plota_luz, você precisa criar um arquivo com a lista dos HJD de cada uma das imagens. Veja como fazer isso aqui. Vamos chamar esse arquivo de hjd.txt.

Atenção! O hjd.txt deve ter o mesmo número de linhas que o número de lâminas utilizadas no phot_pol.

Um exemplo de parâmetros do plota_luz é mostrado abaixo:      

arqpht = "saida2.luz"        Input pht file
(tempo = "teste.hjd")        File with time input
(star = 1)                          Number of star to plot the pho
(aper = 1)              Ordinal number of the aperture
(conecta = no)             Connect the points
(pontos = yes)            Plot points
(title = "FL Cet ")             Title of the graphics
(phase = no)             Convert HJD to orbital phase
(to = 0.)             To das efemerides
(per = 0.)             Periodo (dias)
(convert_mag = yes)            Convert input dat to magnitudes?
(ffile = no)             Create hjd,mag file?
(mmagfile = "")             Name of the hjd,mag file
(metafile = no)             Create mc file
(eps = no)             Create eps file
(lim = no)             Change limits
(flist = "saida2.luz")  
(mode = "ql")         

O parâmetro "aper" corresponde a ordem da abertura de acordo com o que foi configurado como entrada do phot, nao ao seu valor real. Exemplo, você trabalhou com 10 aberturas entre 2 e 11. A abertura 1, no plota_pol, corresponde a primeira abertura utilizada que, no caso, é 2.

Convenções do plota_luz:
- se você escolher a estrela de número zero (0), serão plotadas as curvas de luz de todos os objetos;
- se você digitar "enter", quando é perguntado a abertura ou estrela/abertura, você terá as curvas para a abertura seguinte à última utilizada.

Neste ponto, você precisa escolher a melhor estrela de comparação do campo. Uma definição seria a estrela mais brilhante do campo que apresenta menor variabilidade. (Na realidade, também seria adequado que esse objeto tivesse a mesma cor que a estrela de programa). Essa escolha deve ser feita com base na análise das curvas de luz da estrela de comparação com outras do campo. Para isso, você pode usar a média e o sigma de uma dada curva de luz. Esses valores aparecem no console quando você usa o plota_luz. Se você está trabalhando com dados de várias missões, é adequado que você dê uma olhada nas diferenças médias de magnitude entre as estrelas de campo para se certificar que não existe uma variação de longo período que pode passar despercebida em um único turno.

A fotometria diferencial já está realizada: você tem a curva de luz do seu objeto de interesse usando uma estrela de comparação e uma dada abertura. Parabéns! Agora você pode desejar colocar as duas magnitudes diferenciais em uma escala próxima da real. Para fazer isso do modo correto você precisaria ter observado estrelas-padrões fotométricas em várias massas de ar, de modo a poder realizar o procedimento de fotometria absoluta. Se este não é  seu caso, você pode ter uma estimativa grosseira da magnitude aparente dos objetos do campo utilizando as magnitudes do catálogo USNO:

http://www.nofs.navy.mil/data/fchpix/

Novamente, é adequado você comparar as diferenças de magnitudes de estrela de campo com as obtidas com esse catálogo. Não esqueça de anotar o nome USNO do seu objeto de programa e da comparação escolhida. Essa é uma referência universal que você deve explicitar no seu trabalho (artigo, dissertação, tese, etc.).

O plota_luz permite criar um arquivo de saida com duas colunas contendo o hjd e a magnitude. Ele pode ser usado como entrada do diagfase2 ou do pdm, por exemplo. Vale lembrar os seguintes comandos do pdm:

k -> faz o ajuste
p -> plota binado no periodo
h -> plota em hjd

Ponto zero do sistema de magnitudes
(Contribuição de Karleyne M. G. da Silva)

Obs: Para conversão de fluxo por unidade de comprimento de onda (lambda) para fluxo por unidade de freqüência, multiplicar pelo termo c/lambda^2, onde c é velocidade da luz.

Referências

* Para Vega na banda V, de acordo com 3, fluxo=3540 Jy ou 3.44e-8(W/m²micron).

É isso! Você realizou fotometria diferencial usando dados polarimétricos. Agora é só escrever o artigo.

Dicas Gerais

• estamos colocando no final deste arquivo, os "lpars" das tasks usadas

• Para que o IRAF mostre as etapas realizadas na correção das imagens, dê o comando:

  • epar ccdred

    • verbose=yes

    
    

• para ler fita remotamente, use a dica que existe no FAQ do suporte da DAS

• para criar arquivo com lista de arquivos

  • files *.fits > arq

    • remova os strings ".fits" do arquivo "arq" (ou o nome que você tenha escolhido) para que os arquivos criados a partir do "arq" não contenham ".fits". Por exemplo, se uma das imagens chama-se "mrser01.fits" queremos que o "magfile" criado pelo phot seja mrser01.mag.001 e não mrser01.fits.mag.001.

    
    

• Acrescentando HJD no header de todas as imagens

  • Passos

    • hedit @arq observat lna (aqui se corrigi o header das imagens)

    • setjd @arq (aqui se calcula o hjd e atualiza-se o header)

  • Confira se no setjd as variaveis são:

  • time=ut

  • exposure = exptime

  • se no cabecalhos das imagens existem os parametros UT e EXPTIME 

  • se a data está no formato: yyyy-mm-dd

  • se não estiver, é necessário usar o hedit para corrigir

  • a keyword da data é date-obs

  • Para criar  um arquivo  com  uma lista de HJD de todas as imagens, execute:

  • hselect @arq hjd > hjd.lis (cria-se o arquivo hjd.lis com o hjd de cada imagem)

  
  

• acrescentando extensao (fits, por exemplo) em arquivos

  • rename <nome do arquivo> <extensao> extn

    • ver epar do rename

• TRIMSEC e outras informacoes sobre detetores do LNA

• ccdlist

  • mostra lista de imagens e flags de reducao

Como registrar imagens

É possí­vel registrar as imagens de diferentes maneiras. Abaixo descrevemos o procedimento usando a rotina xregister. Um exemplo de parâmetros para essa rotina é mostrado abaixo.

Passos:

• inspecionar as imagens e determinar os deslocamentos máximos em x e em y em todo o conjunto. Eles serão chamados de deltax e deltay. Podem ser estimados escolhendo uma estrela de referência cujas coordenadas serão verificadas em algumas imagens ao longo da sequência (isso pode ser feito com a fotometria - opção a - do imexamine).

• parâmetros do xregister:

  • xwindow e ywindow devem ser 2 vezes maior que os deltax e deltay;

  • regions: com dimensões 2 vezes maiores que xwindow e ywindow. Essa região deve conter um (ou mais) objetos - em todas as imagens - que será(ão) usados pelo xregister para o cálculo de deslocamento.
    

• visualização da correção: a task disp_var (/home1/claudiavr/iraf/tasks) possibilita o display de várias imagens consecutivamente. Pode ser útil para verificar se os deslocamentos aplicados pelo xregister foram os corretos.

• Não deixe de conferir o registro, ele é fonte comum de problemas!

PARÂMETROS DE ALGUMAS TASKS UTILIZADAS

acha_zero

indat = "bd32_r.dat" Arquivo/lista de entrada
(outmac = "acha") Arquivo/lista de saida do macrol
(platebeg = 0) Posicao da lamina - inicio
(plateend = 90) Posicao da lamina - final
(passo = 1) Passo para variar lamina
(mode = "ql")

ccdproc

cria_dat

fitskypars

flatcombine

macrol

ordem
file_in =            teste.coo  coordinate file from DAOFIND
file_out=                teste  output file
(shiftx =                 33.5) x-axis distance of pair (in pixels)  É aqui que colocamos a diferença de posição
(shifty =                  4.5) y-axis distance of pair (in pixels)
(deltax =                    2) error in x-axis distance permitted
(deltay =                    2) error in y-axis distance permitted
(deltama=                    1) error in magnitude permitted
(side   =                     left) position of top object (right|left)
(pripar =                   no) include only first pair?
(flist1 =                     )
(mode   =                   ql)

pccd para l/2 [obsoleto]

pccd para l/4 [obsoleto]

PCCDGEN NO MODO l/2

PCCDGEN NO MODO l/4

phot
image = "@arq"          The input image(s)
skyfile = ""              The input sky file(s)
(coords = "hd110984.ord") The input coordinate files(s) (default: image.c
(output = "default")      The output photometry file(s) (default: image.m
(plotfile = "")             The output plots metacode file
(datapars = "")             Data dependent parameters
(centerpars = "")             Centering parameters
(fitskypars = "")             Sky fitting parameters
(photpars = "")             Photometry parameters
(interactive = no)             Interactive mode ?
(radplots = no)             Plot the radial profiles in interactive mode ?
(icommands = "")             Image cursor: [x y wcs] key [cmd]
(gcommands = "")             Graphics cursor: [x y wcs] key [cmd]
(wcsin = )_.wcsin)       The input coordinate system (logical,tv,physica
(wcsout = )_.wcsout)      The output coordinate system (logical,tv,physic
(cache = )_.cache)       Cache the input image pixels in memory ?
(verify = )_.verify)      Verify critical parameters in non-interactive m
(update = )_.update)      Update critical parameters in non-interactive m
(verbose = )_.verbose)     Print messages in non-interactive mode ?
(graphics = )_.graphics)    Graphics device
(display = )_.display)     Display device
(mode = "ql")          

select

file_out = "hh83.out"      macrol input file (.out)
file_ord = "obj1c10001.ord" ordem input file (.ord)
(file_sel = "hh83.sel")     output file (.sel)
(polmin = 2.)             S/N minimum
(polinf = 0.)             minimum polarization (range: 0 - 1)
(polmax = 0.1)            maximum polarization (range: 0 - 1)
(maiors = no)             select higher between sigma and stheo?
(stheomax = 1.)             theor. error maximum?
(thetainf = 0.)             theta minimum (range: 0 - 180)
(thetasup = 180.)           theta maximum (range: 0 - 180)
(deltatheta = 52.13)          delta theta
(coorq = 0.)             Q correction
(cooru = 0.)             U correction
(xpixmax = 1000.)          x ccd size (pixels)
(ypixmax = 1000.)          y ccd size (pixels)
(outgraph = yes)            create eps from graphic output?
(vecconst = "10000")        scale for fieldplot 
(norte = "left")         north-position in CCD field?
(leste = "top")          east-position in CCD field?
(binpol = 0.01)           binwidth for pol-histogram
(thetafit = yes)            fit theta-histogram?
(gaussparst = "gausspars")    parameters for fit theta-histogram (:e to edit)
(bintheta = 10.)            binwidth for theta-histogram
(thetamin = 0.)             theta-minimum for theta-histogram
(thetamax = 180.)           theta-maximum for theta-histogram
(starelim = " ")            file with stars to eliminate
(meanvalue = yes)            print mean values?
(ivdata = no)             iv data?
(flist = "")             
(flist1 = "")             
(flist2 = "")             
(line = "")             
(line1 = "")             
(mode = "ql") 

tvmark - herehere

txdump

xregister

input = "@arq"               Input images to be registered
reference = "sds0001"       Input reference images
regions = "[340:420,340:420]" Reference image regions used for registrati
shifts = "shifts.txt"    Input/output shifts database file
(output = "@arq")         Output registered images
(databasefmt = no)             Write the shifts file in database format ?
(append = no)             Open shifts database for writing in append mode
(records = "")             List of shifts database records
(coords = "")             Input coordinate files defining the initial shi
(xlag = 0)              Initial shift in x
(ylag = 0)              Initial shift in y
(dxlag = 0)              Incremental shift in x
(dylag = 0)              Incremental shift in y
(background = "none")         Background fitting function
(border = INDEF)          Width of border for background fitting
(loreject = INDEF)          Low side k-sigma rejection factor
(hireject = INDEF)          High side k-sigma rejection factor
(apodize = 0.)             Fraction of endpoints to apodize
(filter = "none")         Spatially filter the data
(correlation = "discrete")     Cross-correlation function
(xwindow = 40)             Width of correlation window in xreducao_pol.html:
(ywindow = 40)             Width of correlation window in y
(function = "centroid")     Correlation peak centering function
(xcbox = 20)             X box width for centering correlation peak
(ycbox = 20)             Y box width for fitting correlation peak
(interp_type = "linear")       Interpolant
(boundary_typ = "nearest")      Boundary (constant,nearest,reflect,wrap)
(constant = 0.)             Constant for constant boundary extension
(interactive = no)             Interactive mode ?
(verbose = yes)            Verbose mode ?
(graphics = "stdgraph")     The standard graphics device
(display = "stdimage")     The standard image display device
(gcommands = "")             The graphics cursor
(icommands = "")             The image display cursor
(mode = "ql")          

zerocombine

indat = "dat.073" Input file
(outmac = "zeroq") Macrol output file
(emin = "first") macrol: minimum? (first|full)
(platebeg = 0) Initial zero (degrees)
(plateend = 90) Final zero (degrees)
(passo = 1) step for zero (degrees)
(mode = "ql")

==> NÃO ESQUECA DE CONFIGURAR pccdgen