4.2 Nature des objets d´etect´es par le RTAS
4.2.1 Fausses d´etections
Comme nous l’avons vu dans la partie pr´ec´edente, environ 90% des objets d´etect´es variables
par le RTAS ne sont pas de v´eritables objets variables. La plupart proviennent de d´efauts
dans les images ou bien d’images de mauvaise qualit´e, comme les d´efauts CCD ou bien les
probl`emes de seeing. D’autres sont inh´erents aux observations, comme les rayons cosmiques ou
bien les contaminations dues `a des ´etoiles tr`es brillantes. Enfin, il arrive parfois q’un ´ev´enement
exceptionnel g´en`ere des fausses d´etections, comme c’est le cas lorsqu’un ast´ero¨ıde se superpose
82 CHAPITRE 4. ANALYSE DES DONN ´EES DU RTAS
`a un objet ou bien lorsqu’un satellite passe dans le champ de vue de MegaCAM au moment
de l’observation. Nous d´etaillerons ci-dessous les types d’objets class´es dans les 12 cat´egories
pr´esent´ees `a la fin du chapitre pr´ec´edent.
Sans commentaire
Dans les premiers temps du RTAS, nous classions dans cette cat´egorie tout les objets dont
nous ne savions que faire. Maintenant, ces objets sont class´es dans la cat´egorie ”Autre”, et les
objets class´es comme ”sans commentaires” sont des ast´ero¨ıdes superpos´es `a de v´eritables objets
astrophysiques, ou bien des objets Trans-Neptuniens dont la vitesse de d´eplacement n’est pas
assez grande pour les discerner dans les comparaisons triples, les cat´egorisant comme objets
seuls dans les comparaisons doubles. La recherche d’ast´ero¨ıdes ne s’effectuant qu’`a partir des
objets seuls, un ast´ero¨ıde superpos´e `a un v´eritable objet astrophysique n’y est pas inclu, puisque
que c’est alors un objet commun. La plupart du temps, cette situation est identifiable facilement
car le centre de l’objet dans l’image avec l’ast´ero¨ıde n’est plus tout `a fait `a la mˆeme position
que dans les deux autres images. Si apr`es cette constatation le doute subsiste, nous
recher-chons l’ast´ero¨ıde dans une zone plus ´etendue dans les images o`u il n’est pas visible. Nous avons
´egalement acc`es aux positions des ast´ero¨ıdes brillants dans des bases de donn´ees disponibles sur
Internet, telles que AstPlot (http://asteroid.lowell.edu/cgi-bin/koehn/astplot) et Minor Planet
Checker (http://scully.harvard.edu/∼cgi/CheckMP).
Fig.4.9 –Rayons cosmiques ”tombant” sur un objet faible, sur l’image de droite. On remarquera
le d´eplacement caract´eristique de l’objet sur le diagrammeµ
max−magen fonction duµ
max, selon
une ligne proche de l’iso-magnitude.
Rayons cosmiques
Les rayons cosmiques sont des particules de tr`es haute ´energie interagissant avec les capteurs
CCD. Sur les images, les rayons cosmiques se pr´esentent comme des pixels ou des traˆın´ees tr`es
brillantes, et sont donc facilement identifiables. La quasi totalit´e des rayons cosmiques seuls sont
retir´es automatiquement par le RTAS (voir section 3.2.1). Par contre, un petit nombre d’entre
eux a le bon goˆut d’int´eragir sur la mosa¨ıque CCD `a l’emplacement d’un v´eritable objet. Dans
ce cas, puisque un rayon cosmique est vu comme un objet ponctuel tr`es brillant, la magnitude
de l’objet va peu varier
2
, mais son µ
max lui augmentera de mani`ere significative. Si le rayon
cosmique n’est pas visible directement sur l’image de l’objet, la variation qu’il entraˆıne est par
2. Exception faite du cas o`u le rayon cosmique int´eragit `a cˆot´e de l’objet, agrandissant la zone dans laquelle
est calcul´ee la magnitude, et donc augmentant plus nettement celle-ci.
4.2. NATURE DES OBJETS D ´ETECT ´ES PAR LE RTAS 83
contre ais´ement identifiable sur le diagramme µ
max−mag en fonction duµ
max, l’objet s’´etant
d´eplac´e suivant un ligne d’iso-magnitude (voir figure 4.9).
Fig. 4.10 – A gauche, un objet travers´e par un d´efaut CCD. A droite, un objet proche du bord
d’un CCD.
D´efauts et bord du CCD
Les d´efauts CCD sont des pixels ”morts” dans la mosa¨ıque de MegaCAM, et sont visibles
dans les images comme des lignes noires, le plus souvent verticales, ce qui les rend facile `a
iden-tifier (voir figure 4.10). Pour le traitement automatique, nous disposons de fichiers regroupant
les positions en x ety des d´efauts CCD pour chaque capteur, permettant d’´eliminer les objets
travers´es par ceux-ci. Les objets passant outre cette coupure sont soit des objets trop larges
(la coupure n’est effective que 10 pixels autour des d´efauts CCD), soit des objets travers´es par
un d´efaut CCD qui n’est pas r´epertori´e dans nos fichiers. Dans tous les cas, l’identification des
objets d´etect´es variables `a cause de d´efauts CCD est imm´ediate.
Les objets trop proches des bords de la mosa¨ıque CCD sont aussi retir´es automatiquement
par le RTAS, car ils peuvent ne pas ˆetre contenus enti`erement dans l’image. L`a encore, les objets
trop larges passent parfois outre cette coupure, mais sont aussi ais´ement identifiables par les
rep`eres non centr´es sur la d´ecoupe de l’objet dans les pages de comparaisons.
Fig. 4.11 – Objet d´et`ect´e variable par le RTAS `a cause d’un probl`eme de seeing. Ce type de
fausse d´etection est caract´eris´e par le fait que la FWHM de l’objet est plus grande dans l’image
o`u il apparaˆıt plus brillant.
84 CHAPITRE 4. ANALYSE DES DONN ´EES DU RTAS
Probl`eme de seeing
J’ai d´ecrit en d´etails ce type de fausse d´etection ainsi que la m´ethode utilis´ee pour les retirer
dans la section 3.2.2. Ces probl`emes de seeing constituent n´eanmoins la plus grande fraction
des fausses d´etections, entre 40% et 50% des objets d´etect´es variables. Pour rep´erer les objets
d´etect´es variables dans les comparaisons `a cause du seeing, il suffit de regarder les variations de
magnitude et de FWHM de l’objet. Si la variation de magnitude est inversement proportionnelle
`a la variation de FWHM et que leµ
maxvarie peu, il s’agit probablement d’un probl`eme de seeing.
Ces fausses d´etections sont de loin les plus p´enibles `a discriminer, puisqu’elles n´ecessitent une
analyse approfondie des param`etres de l’objet et souvent de faire appel au formulaire int´eractif
de recherche.
Fig. 4.12 – A gauche, un objet contamin´e par le halo d’une ´etoile brillante. A droite, un objet
faible, dont il est difficile d’appr´ecier l’authenticit´e de la variabilit´e.
Objet contamin´e et objet faible
On dit qu’un objet est contamin´e lorsqu’il est situ´e dans le halo d’une ´etoile brillante ou bien
qu’il est tr`es proche d’un autre objet. Pour les objets seuls, les objets contamin´es sont ceux dont
les artefacts dus `a une ´etoile tr`es brillante masque partiellement l’objet. Ces fausses d´etections
sont facilement identifiables sur les images des pages de comparaisons (voir figure 4.12).
Les objets faibles d´etect´es variables sont la plupart du temps des galaxies ´etendues mais tr`es
peu brillantes. Le calcul de la magnitude de ces objets ´etant tr`es d´ependant du bruit de fond
ainsi que de la FWHM de l’objet, les variations qu’ils entraˆınent suffisent parfois `a les extraire
comme objets variables.
Fig. 4.13 – A gauche, le cas particulier d’une erreur de lecture des capteurs CCD, propageant
les artefacts des ´etoiles brillantes sur une grande distance. A droite, un satellite traversant le
champ de vue, masquant un objet et contaminant un second.
4.2. NATURE DES OBJETS D ´ETECT ´ES PAR LE RTAS 85
Autre
Dans la cat´egorie ”Autre” sont surtout plac´es des objets d´etect´es variables `a cause d’´ev´enements
ponctuels et rares, comme par exemple le passage d’un avion ou d’un satellite dans le champ de
vue de la cam´era au moment de l’acquisition de l’image. Ils laissent des traˆın´ees rectilignes sur
les images du fait de leur d´eplacement, qui masquent parfois les objets astrophysiques ou bien
d´ecalent de quelques dizi`emes de seconde d’arc leur centro¨ıde, et sont donc ais´ement identifiables.
Mˆeme si les fausses d´etections repr´esentent 90% des objets d´etect´es variables par le RTAS,
la majorit´e d’entre elles est tr`es facilement identifiable, et peut donc ˆetre rejet´ee efficacement
et rapidement dans les pages de comparaisons. Seuls les ast´ero¨ıdes superpos´es `a un objet et
les probl`emes de seeing demandent parfois une analyse plus minutieuse, et n´ecessitent bien
souvent de regarder des images du mˆeme champ mais acquises durant des p´eriodes d’observation
diff´erentes, afin de pouvoir ˆetre cat´egoriquement class´es comme tels.
