Archive | February 2016

Disk Detective FAQ auf Deutsch

Disk Detective Häufig gestellte Fragen

Wir sind stolz, euch heute die Antworten auf eure häufig gestellten Fragen zu Disk Detective (Frequently Asked Questions, FAQ) vorzustellen. Besonderer Dank gebührt Glenn, Katharina, Lily, Fer, Phillip, Maxim, Hugo, Doug, Michi, Ted und dem Rest der Gruppe der fortgeschrittenen Benutzer (Advanced User Group) für die Hilfe bei der Zusammenstellung (und für diese Übersetzung Katharina!). Here is the FAQ in English. Aquí está el FAQ en español.

“Die Frage ist nicht ob, sondern wie. Das Spiel hat begonnen.” – Sherlock Holmes

1. Wie entscheidet man, ob ein Objekt ein guter Kandidat ist?

Ein Objekt ist ein guter Kandidat, wenn es in den DSS-/Sloan- und 2MASS-Bildern rund erscheint, keine Anzeichen für mehrere Objekte im roten Kreis zeigt, im Fadenkreuz bleibt und nicht in den WISE-Bildern aus dem Kreis herausragt. Natürlich wusstest Du das schon durch das Lesen der Buttons – aber hier gibt es (unten) einige weitere Details dazu, was diese Buttons bedeuten.

2. Was ist die Grenze für “rund”?

Ein guter Kandidat macht einen runden Eindruck, während man die Bilder durchsieht, aber die Form kann in einigen Einzelbildern verzerrt aussehen. Wenn er hell ist, könnte er “sternenähnlich” aussehen und in den Bildern bei kurzer Wellenlänge von vier Spitzen umgeben sein. Sehen wir uns einige Beispiele an.

Hier ist ein Beispiel eines guten Kandidaten, bei dem die Form verzerrt wirkt. Entscheidend ist, dass die Form in unterschiedlichen Wellenlängen auf unterschiedliche Arten verzerrt ist. Das DSS2-Bild ist zum Beispiel verzerrt, sogar verpixelt. Aber im Feld sind auch andere Sterne und man kann sehen, dass sie alle ein wenig auf dieselbe Art verzerrt aussehen. Das sagt Dir, dass es ein kleines Problem mit der Optik gab, als das Bild aufgenommen wurde; nicht das Objekt selbst hat eine verzerrte Form.

Bright Star screenshot

Dieser helle Stern ist ein guter Kandidat, auch wenn das DSS2-Blue-Bild (oben) vier Beugungsspitzen zeigt.

Das hier ist ein sehr heller Stern, der ein guter Kandidat ist. Die meisten Objekte, die Du in Disk Detective sehen wirst, sind viel lichtschwächer als dieser! Bei kürzeren Wellenlängen (DSS Blue, Red und Infrarot) erscheint der Stern als große Scheibe mit einem Kreuz aus vier Spitzen. Diese Spitzen sind Sternenlicht, das an der Abstützung des Sekundärspiegels gebeugt wurde. Sie haben nichts damit zu tun, wie der Stern tatsächlich aussieht.

Hier ist ein weiterer guter Kandidat. Du wirst bemerken, dass die Form in einigen Wellenlängen verzerrt wirkt. Das DSS-IR-Bild sieht zum Beispiel ein wenig quadratisch aus – das passiert mit den Beugungsspitzen bei etwas lichtschwächeren Objekten; sie erscheinen nicht als Kreuz, sondern nur als Verzerrung des Bildes. Das 2MASS-K-Bild wirkt länglich. Im WISE-1-Bild wölbt sich das Objekt nach links unten. Aber alle diese Verzerrungen sind in unterschiedlichen Wellenlängen verschieden – also zählt keine davon! Du kannst nur davon ausgehen, dass Du ein echtes astronomisches Phänomen beobachtest (im Unterschied zu einem Problem mit dem Teleskop), wenn Du es in zwei Wellenlängen siehst.

Sehen wir uns als Kontrast dazu dieses Objekt an, das KEIN guter Kandidat ist. Die Form ist von links nach rechts gestreckt und obwohl die Form sich ein wenig von Bild zu Bild verändert, kannst Du erkennen, dass sie in die gleiche Richtung länglich bleibt (außer in einigen Wellenlängen).

3.Wann sagt man, dass “mehrere Objekte im roten Kreis” sind?

Sehen wir uns einige Beispiele an. Ich zähle mindestens drei Hintergrundobjekte innerhalb des roten Kreises bei diesem Studienobjekt (neben dem Objekt in der Mitte). Diese anderen Objekte könnten das SED des Objekts kontaminieren, für das wir uns wirklich interessieren, nämlich das in der Mitte des Kreises.

Bei diesem Studienobjekt ist ein Objekt am Rand des roten Kreises und streut Licht in den roten Kreis hinein. Das zählt! Du müsstest hier auf “Mehrere Objekte im roten Kreis” klicken.

Denk einfach daran, dass ein Hintergrundobjekt nur zählt, wenn Du es in zwei Wellenlängen sehen kannst. Hier ist ein Beispiel. Das DSS2-Bild dieses Studienobjekts zeigt eindeutig einige Hintergrundobjekte im Inneren des roten Kreises. Ich sehe Hintergrundobjekte bei ein Uhr, vier Uhr, sieben Uhr und 10 Uhr (wenn der rote Kreis ein Zifferblatt wäre). Wenn Du jetzt denkst, dass irgendeines dieser Hintergrundobjekte in einem weiteren Bild auftaucht, würdest Du es als “Mehrere Objekte im roten Kreis” markieren, nicht als “Keine der obigen Antworten/guter Kandidat”. Tatsächlich kann ich, wenn ich die Helligkeit auf meinem Monitor ganz aufdrehe, gerade noch das Objekt auf sieben Uhr auch im DSS-Red-Bild sehen, also würde ich das als “Mehrere Objekte im roten Kreis” markieren. (Du könntest anderer Meinung sein.)

4. Wie weiß man, ob ein Objekt “aus dem Kreis herausragt”?

Ein Objekt ragt aus dem roten Kreis heraus, wenn es eindeutig eine Struktur hat, die sich über den roten Kreis hinaus erstreckt. Ein schwacher, feiner Lichthof (Halo), der sich über den roten Kreis hinaus erstreckt, ist ok. Schauen wir uns einige Beispiele an.

Extended_ScreenshotDieses Objekt hat ganz klar eine Struktur, die sich über den roten Kreis hinaus erstreckt. Es sieht aus, als sitze es in einer Wolke – und es könnte sich tatsächlich in einer Wolke aus interstellarem Staub befinden. Unsere Galaxis ist voller interstellarem Staub, der nicht Teil der Staubscheiben ist, nach denen wir suchen. Wir sehen auf Disk Detective oft Objekte, die aus einem ansonsten staubfreien Stern bestehen, der nur zufällig vor (oder hinter) einem unverbundenen Klecks aus interstellarem Staub ist.

Hier ist ein weiteres Beispiel (rechts), das über den roten Kreis hinausragt, ein wenig feiner. Siehst Du den schwachen Wisch von Blau, der das Objekt im roten Kreis mit dem Objekt in der unteren linken Ecke verbindet? Das ist schlecht. Es ist ein Zeichen dafür, dass das SED durch Licht von diesem Objekt in der unteren linken Ecke verunreinigt wird. Manchmal muss man die Augen zusammenkneifen und die Helligkeit des Monitors maximal aufdrehen, um diese Objekte zu sehen.

5. Wie sehen Artefakte aus, und wo kann ich Beispiele dafür finden?

DSS-Bilder sind von gescannten Fotoplatten aus Glas. Verunreinigungen wie Staub oder Kratzer können dazu führen, dass manche DSS-Bilder seltsame Objekte enthalten. Beispiele solcher Artefakte kannst Du hier in dieser Diskussion finden. Auf manchen Bildern kannst Du sogar Spuren sehen, auf denen ein Flugzeug während der Beobachtung darüber geflogen ist. Hier sind einige Beispiele dafür.

6. Es gibt keinen “Zurück”-Knopf. Was passiert, wenn ich einen Fehler gemacht habe?

Es ist in Ordnung, wenn Du ab und zu einen Fehler machst. Jedes Bild wird von mehreren Disk Detectives angeschaut werden, bevor das endgültige Ergebnis veröffentlicht wird. Dieser Prozess führt im Allgemeinen zu Ergebnissen, die bemerkenswert frei von Fehlern und Voreingenommenheit sind – viel mehr, als wenn ein einzelner Wissenschaftler die Daten alleine untersucht. Also mach Deinen Weg und versuche es erneut!

Hier ist ein interessantes Beispiel (auf Englisch), wie ein anderes Zooniverse-Projekt (Galaxy Zoo) die Klassifikationsdaten dazu benutzte, um die menschliche Voreingenommenheit zu kalibrieren und zu entfernen, die ansonsten vielleicht unentdeckt geblieben wäre.

7. Wo kann ich Beispiele für die häufigsten SEDs finden?

Hier ist ein Blog-Post mit Beispielen für einige der häufigsten Arten von SEDs (auf Englisch).

8. Wo kann ich mehr Informationen über das Objekt finden, das ich klassifiziere, vom “Bild” abgesehen?

Um mehr Informationen über das Objekt zu erhalten, das Du gerade betrachtest, schau Dir die “Talk”-Seite an. Hier findest Du das “Spectral Energy Distribution”-Diagramm (SED) des Objekts und einen Link zu einer Informationsseite über das Objekt in einer Datenbank namens “SIMBAD”. Du kannst auch versuchen, Deine Lieblingsobjekte auf der BANYAN-II-Seite einzugeben. Hier findest Du mehr Informationen über jedes dieser Hilfsmittel.

Ich schlage Dir vor, dass Du mit der “Talk”-Seite des Objekts anfängst. Um auf die “Talk”-Seite eines Objekts zu gelangen, klicke auf das “Talk”-Symbol.Talk_Icon

Auf der Talk-Seite findest Du das SED des Objekts und einen Link zu SIMBAD. Das SED sagt Dir, woher die Energie in Abhängigkeit von der Wellenlänge kommt; es ist ein wichtiges Hilfsmittel, um Scheiben zu erkennen und zu klassifizieren. Hier findest Du eine grundlegende Einführung in SEDs (auf Englisch). Und hier sind einige Beispiele für gängige SEDs, die Du auf Disk Detective sehen wirst (auf Englisch).

SIMBAD (“Set of Identifications, Measurements, and Bibliography for Astronomical Data”, also “Satz aus Identifikationen, Messwerten und Bibliografie für astronomische Daten”) ist eine große Datenbank für astronomische Objekte; Du wirst etwa für die Hälfte der Objekte auf Disk Detective Einträge in SIMBAD finden. Hier findest Du mehr Informationen über SIMBAD (auf Englisch).

Wenn Du mehr über ein Objekt erfahren möchtest und es nicht in SIMBAD findest (SIMBAD gibt als Ergebnis ein “No Astronomical Object Found” oder “NoAO” aus, also “kein astronomisches Objekt gefunden”), versuche es mit einer anderen Datenbank namens “VizieR”. Gib bei VizieR einfach die Koordinaten ein, die auf der SIMBAD-Seite mit “No Astronomical Object Found” erscheinen und lege den Suchradius auf etwa 2 Bogensekunden (2 arcseconds).

Beachte aber, dass VizieR viele verschiedene Datenbanken gleichzeitig abfragt und überflüssige oder sogar sich widersprechende Informationen anzeigen kann! Wenn Du widersprüchliche Informationen auf VizieR siehst, überprüfe die Daten der Quellenangaben – es ist im Allgemeinen besser, der neuesten Quellenangabe zu vertrauen. Beachte auch, wenn sich im Suchradius mehrere Objekte befinden (die Standardeinstellung ist 10 Bogensekunden, “10 arcsec”), dass sie alle auch in der Ergebnisliste auftauchen werden. Du musst also aufpassen, dass Du Dir das richtige Objekt ansiehst.

VizieR enthält jede Menge Informationen, die wir brauchen, um unsere Folgebeobachtungen zu planen: die V-Magnitude, die J-Magnitude, den Spektraltyp und die Variabilität im V-Beobachtungsband. Wenn Du also einen guten Kandidaten findest, wäre es hilfreich, diese Informationen aus VizieR zu besorgen und in einem Kommentar auf Talk zu erwähnen. Denk daran, wie ein guter Wissenschaftler eine Quellenangabe und Fehlerbalken anzugeben!

BANYAN II ist ein weiteres hilfreiches und kostenloses Online-Werkzeug, das sich nicht auf der Talk-Seite findet. BANYAN II sagt Dir, ob ein Stern wahrscheinlich Bestandteil von einer von mehreren möglichen bekannten Gruppen junger Sterne ist. Das ist wichtig, denn wenn er Bestandteil einer dieser Gruppen ist, gibt uns das eine gute Schätzung für das Alter des Sterns – und das sagt uns, dass der Stern ziemlich jung ist (weniger als 100 Millionen Jahre alt). Wenn der Stern jung ist, heißt das, dass die Planeten, die ihn umkreisen, jung – und heiß – sind und deswegen einfach abzubilden! Wenn BANYAN II Dir also sagt, dass der Stern zu einer dieser Gruppen gehört, wird er wahrscheinlich ein gutes Ziel für die Suche nach Planeten sein.

Wenn der Stern in SIMBAD aufgeführt ist, musst Du einfach nur den Namen des Sterns in BANYAN II eingeben. Klicke auf “RESOLVE” und dann auf “SUBMIT” und BANYAN II gibt Dir eine Antwort in Form einer Liste von Prozentwerten aus.

Wenn ich zum Beispiel “Bet Pic” (also Beta Pictoris) eingebe, erhalte ich etwa dieses Ergebnis:

PPV_TWA PPV_BPIC PPV_TUC PPV_COL
0.00 99.87 0.00 0.00

 

PPV_CAR PPV_ARG PPV_ABD PPV_FLD
0.00 0.00 0.00 0.13

Mit anderen Worten: der Stern Beta Pictoris ist mit 99,87% Wahrscheinlichkeit ein Mitglied des Beta-Pictoris-Bewegungshaufens. Keine große Überraschung.

Wenn ich allerdings Gam Pic eingebe, erhalte ich dieses Ergebnis:

PPV_TWA PPV_BPIC PPV_TUC PPV_COL
0.00 0.00 0.00 0.00

 

PPV_CAR PPV_ARG PPV_ABD PPV_FLD
0.00 0.00 0.00 100.00

Mit anderen Worten: Gamma Pictoris ist mit 100% Wahrscheinlichkeit ein “field star”. Das ist ein Stern, der zu keiner Gruppe und keinem Sternhaufen gehört. Beta Pictoris wird natürlich von einem gut bekannten direkt abgebildeten Planeten umkreist. Gamma Pictoris dagegen nicht.

Wenn der Stern nicht in SIMBAD ist, ist etwas mehr Aufwand notwendig. Du musst dann die Angaben zu RA, Dec, Eigenbewegung (proper motion) usw. selbst eingeben. Du kannst diese Angaben aus VizieR bekommen.

Wenn das Ergebnis in BANYAN II darauf hindeutet, dass ein Stern aus Disk Detective mit mehr als 80% Wahrscheinlichkeit ein Mitglied von einer dieser Gruppen ist (außer “field star”), möchten wir das gerne wissen. Denk daran, einen Kommentar dazu auf der Talk-Seite zu hinterlassen!

9. Warum gibt es mehr Bilder eines Objekts als Kurvenpunkte im SED?

Die Kurvenpunkte im SED zeigen, wie hell das Objekt in Abhängigkeit vom Wellenbereich ist – diese Art Daten wird “Fotometrie” oder Lichtstärkemessung genannt. Die Fotometrie für die meisten Disk-Detective-Objekte ist im nahen Infrarotbereich und mittleren Infrarotbereich ziemlich zuverlässig. Diese Fotometriedaten stammen aus den 2MASS- und WISE-Datensätzen; das siehst Du im SED auf der Talk-Seite. Die Fotometrie für kürzere (“optische”) Wellenlängen hat dagegen eher durchwachsene Qualität, also haben wir sie vorerst aus den SEDs auf der Disk-Detective-Webseite herausgelassen.

Wir werden aber die optische Fotometrie in die SEDs der von uns entdeckten Scheiben integrieren müssen, um bessere Modelle zu erstellen. (Das wäre übrigens ein gutes Projekt nebenbei, wenn jemand Interesse hat!)

10. Wie lege ich eine Sammlung meiner Lieblingsobjekte an?

Collect_buttonNachdem Du die Bildserie auf der Hauptseite durchgesehen hast, klicke auf das “Talk”-Symbol neben dem Stern-Symbol. Das bringt Dich zur Talk-Seite. Oben links siehst Du “collect” (Sammeln), klick darauf, um ein Objekt einer Sammlung hinzuzufügen. Du kannst dann wählen, ob Du es einer Sammlung namens “Favorites” (Favoriten) hinzufügst, oder Du kannst eine neue Sammlung anlegen (durch Klick auf “Start a New Collection”).

11. Warum kann ich in den Disk-Detective-Bildern keine Planeten sehen?

In diesem Blog-Post findest Du die Erklärung (auf Englisch).

12. Warum sind DSS-Bilder so verpixelt? Warum gibt es kein DSS2-Bild?

Manchmal sehen Bilder aus der Digitized Sky Survey (DSS) so verpixelt wie ein billiges Videospiel aus den 1980er Jahren aus. Das sieht zum Beispiel so aus (siehe auch das Bild rechts). Das passiert, wenn es kein helles Objekt im FeldPIxelatedDSS_Screenshot gibt und nur das Rauschen des Detektors zu sehen ist. Das kann passieren, wenn das Objekt, das wir betrachten, entweder kalt ist oder hinter einer Staubwolke liegt (z.B. wenn es sich in der Ebene der Milchstraße befindet). Es sollte aber trotzdem in den Bildern mit längerer Wellenlänge auftauchen. Mehr Informationen über Abweichungen in der DSS findest Du auf dieser DSS-Webseite (auf Englisch).

13. Wie groß sind die Bilder, die wir auf Disk Detective sehen?

In der Astronomie messen wir die Größe von Objekten am Himmel in Bogensekunden und manchmal in Bogenminuten. Wenn Du uneingeschränkt gut siehst, heißt das, dass Du Buchstaben lesen kannst, die fünf Bogenminuten hoch sind, was 300 Bogensekunden entspricht. Hier ist ein Wikipedia-Artikel mit mehr Informationen über diese kleinen Winkeleinheiten.

Die Bilder auf Disk Detective haben eine Länge von einer Bogenminute (60 Bogensekunden). Der rote Kreis misst 10,5 Bogensekunden und das Kreuz 2,1 Bogensekunden. Jemand müsste eine zwanzigfach bessere Sehkraft als der Durchschnitt haben, um ein Objekt mit der Größe des roten Kreises zu sehen.

14. Warum scheinen die meisten Bilder in längeren Wellenlängen größer zu werden?

Hier beantwortet ein Blog-Post diese Frage (auf Englisch).

15. Manche Objekte sind in den blauen Bildern deutlich größer als im nahen Infrarotbereich. Deutet das darauf hin, dass sie wahrscheinlich eher Nebel oder Galaxien anstatt Sterne sind? Wie sollten wir mit ihnen umgehen?

Manche Objekte werden in den blauen Bildern viel größer aussehen, weil sie in diesen Wellenlängen heller sind und den Detektor (oder die Fotoplatte) sättigen. Wenn das passiert, gelangen die mittigen Pixel im Bild ans Limit und das Objekt beginnt viel größer auszusehen, als wenn der Detektor sich in linearer Weise verhalten würde. Wie schon bei der Antwort zur häufig gestellten Frage 2. (“Was ist die Grenze für ‘rund’?”) können diese Objekte auch Beugungsspitzen und anders verzerrte Formen zeigen.

Das ist alles ok und sollte Dich nicht davon abbringen, etwas als “guten Kandidaten” zu klassifizieren! Die meisten Objekte, die so gesättigt sind, sind Sterne und sind manchmal die besten Objekte für weitere Nachverfolgung, weil sie lichtstark sind.

16. Wie trete ich der Gruppe der fortgeschrittenen Benutzer (Advanced User Group) bei?

Wenn Du mehr als 300 Klassifikationen bei Disk Detective gemacht hast und bereit bist, Dich mehr zu engagieren, schicke eine E-Mail an diskdetectives@gmail.com und frage danach, der “Advanced User Group” beizutreten. Wir würden uns sehr freuen, Dich zu begrüßen!

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