Préparation des observations à l'OHP (Observatoire de haute Provence)

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Un étudiant prépare le télescope T80 de l'OHP : pointage du télescope vers la cible.

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Schéma du télescope T152

Crédit : Observatoire de Haute Provence

Le T152

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

La première fois que l'on observe avec un télescope est en général un moment qui marque, quelque soit l'objet que l'on observe ou les moyens d'observation que l'on utilise, amateur ou professionnel.

Passé ce premier moment d'emerveillement, il faut se rappeler que l'astronomie est une science, la science de l'observation des astres. Et qu'en tant que telle, son but est de comprendre les principes physiques des objets que l'on observe et leurs propriétés.

Crédit : Mathieu Puech, Gilles Bessou/Observatoire de Paris

Méthode scientifique

Crédit : Mathieu PUECH / Obsrervatoire de Paris

Pour atteindre cet objectif, il faut que l'observation soit fidèle aux propriétés de l'objet que l'on étudie. Car l'observation c'est le premier maillon de la démarche scientifique, celle ci consiste à :

• Observer, émettre des hypothèses sur les phénomènes que l'on observe

• Les intégrer dans un cadre théorique, utiliser ce cadre théorique pour émettre des prédictions que l'on pourra confronter à l'expérimentation et à l'observation,

On voit donc que si l'observation de départ n'est pas fidèle à l'objet que l'on observe, tout le cadre logique de la démarche scientifique s'écroule.

Construire un protocole d'observation est donc une tâche complexe et importante, particulièrement difficile lorsque l'on observe des objets aussi faibles et lointains que des étoiles ou des galaxies dans l'Univers distant.

Plaque photographique

Plaque photographique utilisée par l'astronome : ancienne observation de M31

Crédit : Maarten Roos - LightCurveFilms/LightCurveFilms

Détecteurs CCD

Capteur photomètrique

Crédit : Mathieu PUECH / Observatoire de Paris

Détecteurs CCD

Capteur CCD (Charge-Coupled Device).

Crédit : Maarten Roos- LightCurveFilms

Détecteurs CCD

Capteur CCD (Charge-Coupled Device).

Crédit : Mathieu PUECH / Observatoire de Paris

Détecteurs CCD

Capteur CCD (Charge-Coupled Device)

Crédit : NASA

Pendant longtemps les astronomes ont utilisé des plaques photographiques pour enregistrer leurs observations et effectuer leurs mesures une fois de retour au laboratoire. Mais depuis une vingtaine d'années ces plaques photographiques ont laissé la place aux détecteurs CCD. Ces détecteurs sont trés similaires aux détecteurs que l'on peut trouver dans les appareils photo numériques, par exemple.

Ces détecteurs sont constitués de petits pixels faits de matériaux semi-conducteurs comme le silicium dont le rôle est de convertir l'intensité lumineuse en courant électrique.

Ce courant électrique est ensuite converti en une suite de 0 et de 1 que les ordinateurs savent lire et décrypter. Ce sont ces 0 et ces 1 que l'on trouve derrière les formats d'images tel que le bmp ou le jpeg ou le fits par exemple. Selon la façon dont ces 0 et ces 1 sont utilisés pour coder l'information.

On construit aujourd'hui des détecteurs CCD de plus en plus performants, malgré tout, ce sont principalement leurs défauts que l'on va chercher à mesurer et corriger dans le processus de la réduction de données.

Pour rendre tout cela plus concret, nous allons suivre les différentes étapes de la réduction de données à partir d'un exemple d'observations réalisées à l'Observatoire de Haute Provence.

M57 - The ring Nebulæ. La nébuleuse de la Lyre (voir catalogue Messier, SIMBAD, ou wikipedia)

Crédit : Hubble

M57, la même vue au T80 de l'OHP

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

M57, la même vue au T120 de l'OHP

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Capteur CCD (Charge-Coupled Device).

Crédit : Mathieu PUECH / Observatoire de Paris

Il s'agit d'observations de la nébuleuse planétaire de la Lyre, appelée aussi Messier 57 ou M57. Le point blanc, au centre, est une naine blanche, c'est a dire les restes d'une étoile arrivée en fin de vie.

Elle a alors expulsé ses couches de gaz externes, que l'on observe aujourd'hui sous la forme d'un anneau. La diamètre de cet anneau de gaz est de 2.4 a.l, soit environ 23 mille millards de km. Sur le ciel, cet anneau s'etend sur 6 minutes d'arc c'est à dire a peu près 1/5eme du diamètre de la pleine lune.

La magnitude apparente apparente de cette nébuleuse est environ 10 en bande V, c'est a dire dans le vert. Elle n'est pas visible a l'oeil nu mais un télescope de petit diamètre comme celui de 80 cm a l'observatoire de Haute Provence suffit pour bien l'observer.

M57 a été observée dans trois bandes qui correspondent a trois couleurs différentes: bleu (en bande B), vert (en bande V) et le rouge (en bande R).

Observer un objet dans plusieurs filtres permet de sonder différents constituants et de comparer leurs distributions. Mais auparavant, il nous faut mesurer et corriger les défauts du détecteur placé derrière le télescope de 80 cm de l'OHP. Celui-ci, comme tous les CCD, a trois défauts principaux. [IMAGES M57]

Tout d'abord, il faut considérer le signal de biais ou d'offset

Pour mesurer ce signal c'est tés simple : il sufffit d'obturer le détecteur de manière à ce qu'aucun signal lumineux n'entre et d'effectuer des poses trés courtes, de 1s ou moins.

Le deuxième défaut est lié à l'agitation thermique.

A température ambiante, les électrons situés dans le matériau semi-conducteur du détecteur ne sont pas immobiles. A cause de cette agitation "thermique" les électrons peuvent se détacher des atomes semi-conducteurs et produire un courant parasite appelé "courant d'obscurité".

Ce courant est d'autant plus important que le temps de pose est long, les électrons ont alors plus de temps pour se détacher. Pour mesurer ce courant d'obscurité, il faut obturer à nouveau le détecteur, en revanche le temps d'exposition doit maintenant être le même que sur l'objet observé.

Bien sur ce courant d'obscurité contient également le courant de biais.

En corrigeant les images observées du courant d'obscurité on se débarrassera donc à la fois du courant de biais et du courant d'obscurité.

Enfin, chaque pixel du CCD repond différemment a un signal lumineux . Il y a aussi les poussieres qui peuvent plus ou moins absorber ce signal lumineux.

Il faut donc mesurer la manière dont chaque pixel du détecteur répond à un signal donné.

Mesure du champ plat. Analogie avec la pluie et les seaux

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Cette mesure s'appelle la plage de lumière uniforme (PLU), ou l'image de champ plat (flat field).

Pour faire cette mesure il faut fermer le dôme pour éviter toute source de lumière parasite extérieure. Et ensuite pointer le télescope vers un écran que l'on aura éclairé d'une source de lumière le plus uniforme possible . Bien sur cette image de champ plat contient elle même le courant de biais et le courant d'obscurité.

Dernière subtilité : les variations de champ plats dépendent du filtres utilisé, il faudra faire attention à faire cette mesure dans chacun des filtres.

Crédit : Mathieu PUECH /Observatoire de Paris

Crédit : Mathieu PUECH /Observatoire de Paris

Le bruit des photons est la principale source de bruit dans les images prises par les appareils photo numériques actuels. On observe une amélioration importante de la qualité de l'image au delà de 10 photons/pixel (l'image source a été enregistrée avec un capteur d'une capacité de 40.000 électrons/pixel).

Crédit : Mathieu PUECH /Observatoire de Paris

Galaxie M31 : Bruit de photon réduire en moyennant sur plusieurs observations

Crédit : Mathieu PUECH /Observatoire de Paris

Il reste encore une difficulté, placé devant une source de lumière uniforme, chaque pixel va collecter un nombre de photons qui varie aléatoirement. C'est ce qu'on appelle le bruit de photons et c'est une caractéristique fondamentale de la lumière qui va affecter toutes les images de calibration que l'on va mesurer. Que ce soit le courant de biais, d'obscurité ou les images de champ plat.

En répétant ces mesures et en les moyennant, les variations pixel à pixel vont disparaître et ne laisser que le signal moyen qui nous intéresse.

Effet de la turbulence (à droite) de l'air sur l'observation d'une galaxie

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

On voit donc qu'il est important de planifier en avance le type de défauts à corriger pour organiser les mesures de calibration nécessaires au télescope. Si l'on oublie une seule image de calibration, que ce soit un biais, un courant d'obscurité, ou une image de champ plat alors toutes les données scientifiques peuvent se retrouver inutiles !

Le processus de réduction peut se résumer en une équation trés simple appelée "Équation fondamentale de la réduction" :

Pour obtenir une image scientifique réduite il faut commencer par soustraire le courant d'obscurité à l'image brute observée au télescope ; il faut enfin diviser le résultat obtenue par l'image de champ plat, , afin d'uniformiser la réponse de tous les pixels du détecteur.

Ces étapes, sont les étapes élémentaires de la réduction de données. Il existe en réalité d'autres effets qu'il peut être nécessaire de corriger. Sur le détecteur certains pixels, voir des lignes entières de pixels peuvent être défectueux. L'iinstrument lui même peut avoir des défauts optiques qui altèrent les images. Enfin la turbulence athmosphérique, brouille les images reçues au sol. Celles-ci peuvent être corrigées par les techniques d'optiques adaptatives ; mais c'est une autre histoire et nous allons nous concentrer sur les défauts dûs au récepteur CCD.

La cible : M57, quelques données

Crédit : Yves Kazulny - extrait du rapport de stage d'observation

La cible : M57, position dans le ciel le jour de l'observation

Crédit : Yves Kazulny - extrait du rapport de stage d'observation

La réduction des données d'observation de la nébuleuse de la Lyre (M57), acquises en août 2011 à l'Observatoire de Hautre Provence est réalisée avec le logiciel opensource ImageJ.

Nous allons :

1. inspecter visuellement des calibrations et des images brutes
2. produire des master dark
3. produire des master flat
4. soustraire le biais (offset) des images brutes et corriger le flat
5. aligner les images réduites
6. combiner les images réduites

On ne montre, dans la vidéo, la manipulation que sur un des filtres (le travail de réduction, dans la réalité est à effectuer sur chacun des filtres utilisés pour les observations).

Voir le déroulement de la calibration de M57 sur la vidéo : format application.mov ou application.mp4 , le chapitre correspondant aux procédures de réduction de m57 à l'aide du logiciel ImageJ commence au temps t= 8:40 mn.

Exemple d'image de courant d'obscurité (dark)

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Exemple d'image de courant d'obscurité (dark)

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Utiliser le logiciel de traitement des données ImageJ. Importer dans une pile d'images (Stack) les images de courant d'obscurité (dark) prisent aux télescope. On crée ainsi un cube de données.

Crédit : mfl / Observatoire de Paris

La première étape de la réduction consiste à préparer une image appelée "master-dark".

Nous allons tout d'abord ouvrir l'ensemble des images de calibration prises au télescope pour mesurer le courant d’obscurité : cliquer sur le menu FILE puis sélectionner IMPORT et IMAGE SEQUENCE. Apres s’être assuré que l’on se trouve bien dans le répertoire contenant les données de calibration, il est possible d’entrer une chaîne de caractère contenue dans le nom de toutes les images de courant d‘obscurité, dans notre exemple, « r_45dark », ce qui permet d’ouvrir toutes les images dont le nom contient cette chaîne de caractère en une seule opération.

Le logiciel ouvre toutes les images de courant d'obscurité et les place dans une pile d'images ou STACK, que l’on peut facilement inspecter visuellement grâce au curseur situé en bas de la fenêtre. Dans notre exemple, trois images de courant d’obscurité ont été realisées.

Nous allons répéter la même opération et ouvrir une deuxième pile contenant les mêmes images, que nous allons utiliser pour effectuer quelques tests simples et vérifier qu’elles sont utilisables pour la réduction des données. Nous utiliserons la pile de gauche pour traiter les données prises au télescope, alors que la pile de droite va nous servir à faire nos tests de vérification.

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Pour calculer l'image de courant d'obscurité maître (master dark), utilisons l'outils de mesures statistiques du logiciel ImageJ sur chacune des images. Nous vérifions ainsi que les images de courant d'obscurité sont toutes utilisables.

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Le menu MEASURE STACK d'ImageJ, calcule sur chacune des images de la pile : la médiane, la déviation standard …

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Optimiser le contraste des images de courant d’obscurité afin de vérifier qu’elles ne contiennent pas de défauts importants. Pour cela, cliquer sur PROCESS et ENHANCE CONSTRAST puis normaliser toutes les images en même temps. Cette opération révèle le bruit de photon sur chacune des images. En les inspectant tour à tour, on constate qu’il n’y a pas de différence notable sur l’aspect général du bruit entre les images, ni d’image avec un défaut particulier qui devrait être retirée de la pile.

Vérifier cela quantitativement : cliquer sur PLUGINS, STACKS et MEASURE STACK. Quelques éléments statistiques s’affichent : on peut constater que toutes les images ont à peu près la même valeur moyenne et déviation standard, ce qui confirme qu’il n’y a pas de défauts particuliers.

Répétons la même opération sur les images qui n’ont pas été optimisées en contraste. Nous constatons que la valeur moyenne des images ainsi que leur déviation standard sont beaucoup plus petites que dans les images optimisées en constraste. Ce qui signifie que cette opération modifie les données.

Il faudra donc faire attention à utiliser des images qui n’ont pas été modifiées pour effectuer la réduction des données, sinon le résultat sera fausse par cette manipulation.

Calcul sur l'ensemble des données des images de la pile (stack), par projection en Z (dans le cube de données)

Crédit : mfl / Observatoire de Paris

Calcul de l'image médiane des images de courant d'obscurité.

Crédit : mfl / Observatoire de Paris

Nous pouvons maintenant construire une image de courant d'obscurité maître ou master-dark.

Pour cela cliquer sur IMAGE, STACKS et ZPROJECT. Vérifier que la méthode de combinaison est bien la médiane : le logiciel va calculer l’image médiane des trois images de courant d’obscurité et l’afficher. Cliquer à nouveau sur ANALYZE et MEASURE : nous voyons que la nouvelle image est bien représentative de la moyenne entre les images individuelles et que sa dispersion standard a diminue, ce qui montre que le bruit de photon a bien été diminue par cette opération. Plus il y a d’images individuelles, plus la réduction du bruit sera efficace. Dans cet exemple seulement trois images ont été prises, ce qui limite la réduction de bruit.

Nous devons maintenant sauvegarder notre image de courant d’obscurité maître en cliquant sur FILE SAVE AS et FITS. La réduction peut être un processus mettant en jeu de nombreux fichiers différents et il est important de bien classer ses fichiers. Dans cet exemple nous mettrons tous les fichiers produits dans un dossier appele RESULTS pour les distinguer des fichiers correspondants aux images prises au télescope. Il est egalement important d’utiliser des noms de fichier explicites ce qui aidera par la suite à ne pas confondre les différentes images.

Calcul de l'image de champ plat maître (PLU maître, ou master flat)

Crédit : mfl / Observatoire de Paris

La deuxième étape consiste à construire l’image de champ plat maître ou "master-flat". Comme dans la première étape, nous allons ouvrir l'ensemble des images de champ plat prises au télescope : cliquer sur le menu FILE puis sélectionner IMPORT et IMAGE SEQUENCE.

Apres s’être assuré que l’on se trouve bien dans le répertoire contenant les données de calibration : entrer une chaine de caractère contenue dans le nom de toutes les images de champ plat. Dans notre exemple, « flat_R ». Toutes les images de champ plat sont ouvertes dans une pile. Nous voyons dans notre exemple que dix images de champ plat ont été réalisées.

Nous allons ouvrir une deuxième pile contenant les mêmes images pour les inspecter. Sans modifier les images de la première pile qui seront utilisées pour la réduction proprement dite. Nous allons commencer par optimiser le contraste des images afin de vérifier qu’elles ne contiennent pas de défauts importants : cliquer sur PROCESS et ENHANCE CONSTRAST puis normaliser toutes les images en même temps.

En les inspectant tour à tour, on constate qu’il n’y a pas de différence notable sur l’aspect général des images, ni d’image avec un défaut particulier qui devrait être retirée de la pile. Nous voyons clairement apparaitre plusieurs types de défauts :

Les anneaux sombres sont dûs à des poussières qui se trouvent sur les différents éléments optiques du télescopes ou de l’instrument. Nous voyons aussi des gradients de lumière en arrière plan qui peuvent être dus à des effets de vignettages, c'est-à-dire d’ombre ; ou aux pixels du détecteur qui réagissent de manière différente à une même intensité de lumière. Enfin, certaines lignes du détecteur sont défectueuses et ne permettent plus de transférer le signal correctement. Elles apparaissent sous la forme de lignes blanches ou noires.

Menu STACK et ZPROJECT

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Menu STACK et ZPROJECT

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Pour effecteur des calculs entre images : Menu IMAGE CALCULATOR …

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Nous pouvons maintenant construire une image de champ plat maître ou master-flat. Pour cela cliquer sur IMAGE, STACKS et ZPROJECT. Verifier à nouveau que la méthode de combinaison est bien la médiane : le logiciel va calculer l’image médiane des dix images de courant d’obscurité et l’afficher. Il est important de ne pas oublier que la mesure de champ plat contient également le courant d’obscurité qu’il faut donc retirer.

Pour cela cliquer sur PROCESS et IMAGE CALCULATOR. Sélectionner l’image médiane que nous venons de calculer et soustraire l’image de courant d’obscurité maître. Nous devons maintenant normaliser cette image à 1 :

• cliquer sur ANALYZE puis MEASURE et relever la valeur MAXIMALE..
• cliquer sur PROCESS, MATH et DIVIDE.

Entrer la valeur maximale mesurée à l’étape précédente et valider. L’image de champ plat maître est prête.

Pour la sauvegarder, cliquer sur FILE SAVE AS et FITS.

Prenez garde à bien sauvegarder cette image dans le bon répertoire à lui donner un nom de fichier explicite. Nous pouvons maintenant fermer les fenêtres devenues inutiles pour la suite des opérations pour nous préparer à la réduction proprement dite.

Calcul de l'image réduite, à partir de l'image brute et des master dark et master flat, à l'aide d'ImageJ et selon l'équation de la réduction

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Le processus de réduction peut se résumer en une équation trés simple appelée "Équation fondamentale de la réduction" :

Menus PROCESS et IMAGE CALCULATOR … pour effectuer les opérations de l'équation de la réduction :

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Menus PROCESS et IMAGE CALCULATOR … pour effectuer les opérations de l'équation de la réduction :

Crédit : Maarten Roos, LightCurveFilms

Soustraite de l'image brute, le master dark (image de courant d'obscurité maître)

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Diviser le résultat précédent par la master flat (image de champ plat maître)

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Cliquer sur PROCESS et IMAGE CALCULATOR.

• Sélectionner l’image que nous venons de calculer et diviser par l’image de champ plat maître.

• Sélectionner l’image à réduire puis soustraire l’image de courant d’obscurité maître ; nous vous conseillons de fermer l’image brute pour éviter toute confusion par la suite.

L’image réduite s’affiche. Fermer à nouveau le résultat intermédiaire précédent pour éviter toute confusion. Nous pouvons également fermer les images de calibration maître, sauf si d’autres images dans la même bande doivent être réduites.

Mesure de la distance entre la naine blanche centrale et l'enveloppe de gaz qui l'entoure

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

En observant l'enveloppe de gaz de M57 avec un filtre bleu, on voit la distribution du gaz oxygène ionisé

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

En observant l'enveloppe de gaz de M57 avec un filtre rouge, on voit la distribution du gaz hydrogène ionisé

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Nous avons maintenant une image scientifique réduite qui a été corrigée des défauts du détecteur et de l’instrument. Elle est prête à être exploitée scientifiquement.

Pour cela nous devons la sauvegarder en cliquant sur FILE SAVE AS puis FITS. Penser a nouveau a bien sauvegarder cette image dans le bon répertoire a lui donner un nom de fichier explicite.

Alignement des images réduites dans chacunes des bandes (filtres) grace au plugin StackReg, d'ImageJ

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Combinaison des images réduites dans chacune des bandes (filtres) Rouge, Bleu, Visible

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Aprés réduction des données et création de l'image composite : M57 observée au T80

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Pour réaligner les images de la pile, menu PLUGIN et STACKREG

Crédit : mfl/Observatoire de Paris

Nous avons vu comment réduire l’image brute d’un objet dans une bande d’observation donnée. Nous allons maintenant voir comment combiner différentes bandes pour former une image couleur en trois bandes.

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Pour réaligner les images de la pile, menu PLUGIN et STACKREG

Crédit : HST (Hubble Space Telescope)

Crédit : STScI/NASA

Plus d'images de M57 …

• MESSIER. More images from M57. In Hubble Space Telescope images the Ring Nebula M57. [consulté le 2012]. http://messier.seds.org/more/m057_more.html. M57 dans le catalogue MESSIER (images, informations …).

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Poste de travail pour l'acquisition puis l'analyse des données au T120 de l'OHP

Crédit : mfl / Observatoire de Paris

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Les données réduites sont prêtes à être analysées scientifiquement car elles sont corrigées de tous les défauts instrumentaux.

L'analyse scientifique va consister à réaliser les mesures les plus précises possibles sur ces images. Celles-ci vont dépendre des objectifs scientifiques comme la mesure d'une distance, par exemple la distance entre la naine blanche et l'enveloppe de gaz dans M57 ; ou la quantité de lumière reçue d'un astre.

Mesure de la distance entre la naine blanche centrale et l'enveloppe de gaz de M57

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Mesure de la distribution des éléments qui caractérisent l'enveloppe de gaz de la nébuleuse, en fonction de leur nature. On applique un filtre : un filtre rouge montre distribution de l'oxygène ionisé dans l'enveloppe de la nébuleuse M57

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Un filtre bleu nous montre la distribution de l'oxygène ionisé dans l'enveloppe de la nébuleuse M57

Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

On voit donc mieux pourquoi le but du scientifique est d'obtenir des images corrigées de l'ensemble des défauts de la chaîne d'observation afin d'obtenir une mesure précise. Par exemple, si l'image est affectée par les défauts de l'instrument, alors la mesure entre la naine blanche centrale et l'enveloppe de gaz qui l'entoure sera fausse !

En observant la distribution de cette enveloppe de gaz dans plusieurs filtres, on peut caractériser sa distribution, en fonction de sa nature. Par exemple le filtre bleu nous montrera la distribution d'oxygène ionisé alors que le filtre rouge nous montrera la distribution de l'hydrogène ionisé.

Compositage

Crédit : Benoit Neichel/ Observatoire de Paris

On voit que le but premier de l'astrophysicien n'est pas d'obtenir de "belles images" comme on peut en trouver sur Internet ou dans des magazines d'astronomie, ce qui ne l'empêche pas d'en apprécier le caractère esthétique. Son but, c'est d'obtenir des images scientifiquement exploitables qui lui permettrons de mesurer precisément certaines propriétés, comme la taille, la composition, ou la vitesse.

C'est ainsi qu'il peut mieux comprendre les principes physiques qui regissent l'Univers et les objets qui le constituent.