Photométrie et courbes de lumière

L’intérêt des surveys type SMBAS ne s’arrête pas à la détection des astéroïdes. Comme je l’ai précisé plus haut, la détermination d’une orbite précise nécessite des observations sur plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Le but des surveys type SUBARU est d’observer des champs de manière ponctuelle pour détecter un maximum d’objets et d’étudier les distributions en matière de taille, taxonomie, relations entre période de rotation, taille, ... Toutes ces propriétés nous renseignent sur les processus dynamiques de collisions et par conséquent sur l’évolution de notre système solaire.

Tout comme la détection des astéroïdes à l’œil nu, la photométrie de ces objets est très labo-rieuse. J’avais commencé cette étude photométrique à l’aide des procédures DAOPHOT d’IDL9 (aper.pro), et lors de mon court séjour à NAOJ, sous la direction du Dr. Fumi Yoshida, je me suis par la suite convertie à l’utilisation d’IRAF¹⁰et du package apphot. Finalement, j’ai adopté une autre méthode que je vais expliquer dans les prochains paragraphes et je justifierai ce choix. La méthode adoptée fait usage du pipeline GBOT (Sect.6.1.2). Bien que la fonction première de celui-ci soit le suivi d’un satellite artificiel dont on connait déjà les éphémérides, son uti-lisation dans ce nouveau contexte qu’est l’étude photométrique des astéroïdes lui donne une application scientifique concrète. De plus, cette application aura permis de tester le pipeline et de l’améliorer, avec l’aide de Sébastien Bouquillon qui a passé les deux dernières années à le développer. J’ai donc pu l’utiliser à son maximum de potentiel.

Le même principe que pour le suivi de GAIA sera adopté. À savoir :

9Interface Description Language.

CHAPITRE 6. TRAITEMENT DES DONNÉES DU SUBARU TÉLESCOPE : APPLICATIONS – qu’il suffira de donner pour chaque objet détecté sa position à une certaine époque et son vecteur vitesse propre (˙λ, ˙β) calculé (Sect.6.2.1). Ces données sont écrites dans l’entête du fichier .fits.

– Tout comme pour la calibration astrométrique, le pipeline recherche les étoiles non saturées dans le champ. Le catalogue photométrique GSC2.3 [Lasker et al.,2008] est alors téléchargé. Une cross-identification entre les étoiles identifiées sur l’image et celles du catalogue est alors établie. Ceci permet le calcul des constantes de calibration pour le calcul des magni-tudes.

– Enfin, à l’aide des éphémérides initialement entrées, le pipeline recherche l’objet dans chaque image. Une fois l’objet identifié, les magnitudes sont calculées à l’aide des constantes de ca-libration mesurées précédemment.

L’avantage du pipeline consiste en la détermination des constantes de calibration photomé-triques directement à partir d’étoiles. A chaque fois, une trentaine d’étoiles sont utilisées pour cette tâche. De plus, le programme est écrit en Fortran 90 et compilable en gfortran, ce qui le rend plus accessible que certaines boites noires d’IDL ou IRAF.

Toutefois, la tâche est beaucoup plus rude que ce que ces quelques lignes pourraient nous laisser croire. En effet, certains astéroïdes s’étalent sur 4 pixels alors que d’autres s’étalent sur 6 ou 7, ces paramètres étant à définir en entrée avec les éphémérides de l’objet. Cette partie du programme ne peut être automatisée. De plus, j’ai utilisé comme éphémérides celles des objets détectés par la première méthode ; l’œil humain ayant ses limites, nous ne sommes jamais à l’abri d’un mauvais pointage et d’une erreur de quelques centaines de mas. Avec les éphémérides, il faudra également définir une marge d’erreur grossière sur la position, et petit à petit l’affiner jusqu’à obtenir des positions mesurées représentatives d’une orbite, et par conséquent les magnitudes mesurées tout au long de la traînée observée.

Toutes les courbes de lumière (magnitude fonction. du temps) obtenues ne sont pas exploi-tables, par exemple celle de l’astéroïde 4t (Fig.6.8). Pour cette courbe, nous ne pourrons me-surer que la magnitude de l’objet, et aucune information sur sa rotation ne pourra être déduite.

CHAPITRE 6. TRAITEMENT DES DONNÉES DU SUBARU TÉLESCOPE : APPLICATIONS

.

Ast. epoch (MJD) α rms en α δ rms en δ B R Class période (h) a(au) i(◦₎ Fig.

9j 52519.324017 22:40:38.0843 54 mas -07:31:20.7557 54 mas 22.733±0.119 52519.332755 22:40:37.4870 55 mas -07:31:16.7394 51 mas 23.374±0.183 D ou S 1.169205 2.293369 -9d 52519.287073 22:40:49.7253 67 mas -07:28:45.3713 60 mas 23.376±0.120 1.93062 16.044949 -4r 52519.342779 22:41:12.5538 71 mas -07:31:11.9014 101 mas 23.788±0.083 52519.332755 340.3047145 59 mas -07:30:59.21892 150 mas 23.914±0.384 D ou S 1.51350 9.463014 -TAB. 6.3: NEAs. . .

Ast. epoch (MJD) α rms en α δ rms en δ B R Class période (h) a(au) i(◦₎ Fig.

2d 52519.555244 22 :41 :49.6693 46 mas -07 :31 :37.9096 60 mas 22.537±0.216 3.62014 3.834881

-4t 52519.410452 22 :41 :10.4574 47 mas -07 :27 :50.3924 52 mas 20.369±0.074

52519.332755 22 :41 :10.4568 44 mas -07 :27 :50.4378 50 mas 22.399±0.205 C ou M 3.5718 4.54931

-2u 52519.581904 22 :41 :47.4082 mas -07 :38 :56.3726 mas 23.151±0.164

52519.588455 22 :41 :47.0263 59 mas -07 :38 :49.1446 75 mas 23.424±0.227 D ou S 15.64555 88.74352 -TAB. 6.4: Astéroïdes avec un demi-grand axe supérieur à 3,5 au.

. .

Ast. epoch (MJD) α rms en α δ rms en δ B R Classe période (h) a i Fig.

9i 52519.423293 22:40:29.9451 51 mas -07:31:37.9095 56 mas 22.505±0.116 52519.417952 22:40:29.9455 82 mas -07:31:38.7116 75 mas 23.811±0.179 C ou M 2.2598448 7.293185 -7b 52519.410452 22:42:07.2629 43 mas -07:44:30.8306 49 mas 22.063±0.057 52519.415906 22:42:06 :.9245 45 mas -07:44:32.4629 40 mas 23.189±0.186 2.832±0.240 2.22975 2.240464 6.9(c) 7c 52519.293218 22:42:13.8102 155 mas -07:43:43.3315 92 mas 23.241±0.055 2.6097627 1.299783 -7e 52519.581904 22:42:05 :5359 42 mas -07:48:24.4908 43 mas 22.088±0.056 52519.588455 22:42:05.2239 46 mas -07:48:26.1403 43 mas 23.067±0.180 16.392±0.216 2.87793 1.547774 6.9(d) 3e∗ 52519.278175 22 :41 :18.6591 37 mas -7 :39 :05.4544 38 mas 20.330 ± 0.110 52519.268843 22:41:19.1777 31 mas -7:39:03 :3455 34 mas 21.358 ± 0.184 D or S 15.84 ± 0.96 2.56063 3.93947 6.9(b) 2p-3d∗ 52519.410452 22:41:19.4399 42 mas -7:39:14.7420 41 mas 18.459 ± 0.11

52519.415906 22:41:19.6848 37 mas -7:39:15.92532 37 mas 19.277 ± 0.230 D or S 4.08 ± 0.72 3.10628 4.30978 6.9(a)

CHAPITRE 6. TRAITEMENT DES DONNÉES DU SUBARU TÉLESCOPE : APPLICATIONS (a)Astéroïde 3d. (b) Astéroïde 3e. (c)Astéroïde 7b. (d) Astéroïde 7e.

CHAPITRE 6. TRAITEMENT DES DONNÉES DU SUBARU TÉLESCOPE : APPLICATIONS

Comme je l’ai montré tout au long de ce chapitre, une bonne partie du travail tant au niveau détection des objets que des mesure des magnitudes ainsi que l’établissement des courbes de lumière ne peut être automatisé. Dans les Tables6.3 à6.5, je donne pour quelques astéroïdes identifiés appartenant à différentes populations dynamiques leurs éléments orbitaux (a,I), leur magnitude dans la bande R et dans la bande B, si observés dans cette bande, ainsi que les coordonnées (α,δ) à l’époque correspondante.

Pour les astéroïdes observés dans les bandes B et R, je donne aussi une classification taxono-mique : si la différence des magnitudes B-R est inférieure à 1,1 l’astéroïde est de classe D ou S ; au contraire si B-R est supérieure à 1,1 alors l’astéroïde est de type C ou M.

J’ai présenté figure6.8, la courbe de lumière de l’astéroíde 4t, courbe que j’ai qualifiée de non exploitable. A titre de contre-exemple je présente (Fig, 6.9) les courbes de lumière de quatre astéroïdes 2p-3d∗¹¹, 3e∗, 7b et 7e. En rouge, je représente les magnitudes mesurées ainsi que les barres d’erreurs associées, en vert la véritable courbe de lumière obtenue par ajustement des données mesurées. Ces courbes font ressortir l’aspect périodique de la rotation. J’expliquerai la méthode utilisée pour les obtenir et mesurer les périodes de rotations dans les prochains paragraphes.