In che modo le astrofotografie in crowdsourcing sul Web stanno rivoluzionando l'astronomia

L'astrofotografia sta attualmente subendo una rivoluzione grazie alla maggiore disponibilità di fotocamere digitali di alta qualità e al software disponibile per elaborare le immagini dopo che sono state scattate.

Poiché le fotografie del cielo notturno sono quasi sempre migliori con esposizioni lunghe che catturano più luce, questa elaborazione di solito comporta la combinazione di più immagini della stessa parte del cielo per produrne una con un'esposizione effettiva molto più lunga.

È tutto semplice se hai scattato tu stesso le foto con la stessa attrezzatura nelle stesse circostanze. Ma gli astronomi vogliono fare di meglio.

Il gruppo di astrofotografia solo su Flickr ha oltre 68.000 immagini, affermano Dustin Lang della Carnegie Mellon University di Pittsburgh e un paio di amici. Queste e altre immagini rappresentano una vasta fonte di dati non sfruttati per gli astronomi.

Il problema è che è difficile combinare le immagini in modo accurato quando si sa poco su come sono state scattate. Gli astronomi fanno molta attenzione a utilizzare apparecchiature di imaging in cui i pixel producono un segnale proporzionale al numero di fotoni che colpiscono.

Ma lo stesso non si può dire delle fotocamere digitali largamente utilizzate dai dilettanti. Tutti i tipi di processi possono finire per influenzare l'immagine finale.

Quindi qualsiasi algoritmo che li combina deve far fronte a queste variazioni. Vogliamo farlo senza dover dedurre l'elaborazione (possibilmente altamente non lineare) che è stata applicata a ogni singola immagine, ognuna delle quali è stata distrutta a modo suo dal suo creatore, affermano Lang e co.

Ora, questi ragazzi dicono di averlo decifrato. Hanno sviluppato un sistema che combina automaticamente le immagini della stessa parte del cielo per aumentare il tempo di esposizione effettivo dell'immagine risultante. E dicono che le immagini combinate possono competere con quelle di molti telescopi professionali.

Hanno testato questo approccio scaricando immagini di due noti oggetti astrofisici: la galassia NGC 5907 e la coppia di galassie in collisione: Messier 51a e 51b.

Per NGC 5907, hanno ottenuto 4.000 immagini da Flickr, 1.000 da Bing e 100 da Google. Hanno usato un sistema online chiamato astrometry.net che allinea e registra automaticamente le immagini del cielo notturno e poi combina le immagini usando il loro nuovo algoritmo, che chiamano Enhance.

I risultati sono impressionanti. Dicono che le immagini combinate di NGC5907 (tre immagini in basso) mostrano alcune delle stesse caratteristiche deboli che hanno rivelato una singola immagine scattata in 11 ore di esposizione usando un telescopio da 50 cm (l'immagine in alto a sinistra). Tutte le immagini rivelano lo stesso tipo di dettaglio fine, come un debole flusso stellare intorno alla galassia.

L'immagine combinata per le galassie M51 è altrettanto impressionante, impiegando solo 40 minuti per essere prodotta su un singolo processore. Rivela strutture estese attorno a entrambe le galassie, che gli astronomi sanno essere detriti dalla loro interazione gravitazionale mentre si scontrano.

Lang e colleghi affermano che queste caratteristiche deboli sono estremamente importanti perché consentono agli astronomi di misurare l'età, i rapporti di massa e le configurazioni orbitali delle galassie coinvolte. È interessante notare che molte di queste deboli caratteristiche non sono visibili in nessuna delle immagini di input prese dal Web. Emergono solo una volta che le immagini sono state combinate.

Un potenziale problema con algoritmi come questo è che devono funzionare bene all'aumentare del numero di immagini che combinano. Non va bene se si fermano non appena una notevole quantità di dati diventa disponibile.

Su questo punto, Lang e colleghi affermano che gli astronomi possono stare tranquilli. Le prestazioni del loro nuovo algoritmo Enhance scalano linearmente con il numero di immagini che deve combinare. Ciò significa che dovrebbe funzionare bene su set di dati di grandi dimensioni.

La linea di fondo è che questo tipo di astronomia crowd-sourced ha il potenziale per avere un grande impatto, dato che le immagini risultanti rivaleggiano con quelle dei grandi telescopi.

E potrebbe anche essere usato per immagini storiche, dicono Lang e co. L'Harvard Plate Archives, ad esempio, contiene mezzo milione di immagini risalenti al 1880. Queste sono state tutte scattate utilizzando emulsioni diverse, con esposizioni diverse e sviluppate utilizzando processi diversi. Quindi le lastre hanno tutte risposte diverse alla luce, il che le rende difficili da confrontare.

Questo è esattamente il problema che Lang e co hanno risolto per le immagini digitali sul Web. Quindi non è difficile immaginare come potrebbero facilmente combinare anche i dati degli archivi di Harvard.

Un ultimo punto è che questo progetto è aperto a chiunque faccia astrofotografie. Puoi inviarli a nova.astrometry.net , dove verranno combinati in una mappa del cielo open source. In cambio, gli utenti ricevono versioni annotate delle loro immagini e l'immagine combinata del cielo a cui si riferisce.

Non è passato molto tempo da quando l'era degli astrofili sembrava volgere al termine perché una nuova generazione di enormi telescopi e osservatori spaziali stava producendo dati che i dilettanti non avrebbero mai potuto sperare di ottenere.

Tutto ciò che sta cambiando ora. Viva l'astrofilo!

Rif: arxiv.org/abs/106.1528 : Verso la costruzione di una mappa del cielo di crowdfunding

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