2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Homogeneous Data Management and Visualization System for Astronomical Multi-Wavelength Open Images Enabled by a Reverse Projection Method onto the Celestial Sphere
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19K12244
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| Research Institution | Fukuoka University |
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Principal Investigator |
江口 智士 福岡大学, 理学部, 助教 (40647202)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
白崎 裕治 国立天文台, 天文データセンター, 助教 (70322667)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 分散並列処理 / 画像リサンプリング / HEALPix / Dask / Astropy |
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| Outline of Annual Research Achievements |
天文学分野で用いられる各種座標変換用ライブラリの多くはC言語やC++言語で実装されているが、それらをPythonで使えるようにラップした「Astropy」が存在し、ALMA望遠鏡の「CASA」やベラルービン天文台のパイプライン開発などで使用されている。また近年では、ハードウェアを跨いだ分散並列処理をPythonで実装するための「Dask」も登場してきており、これら新しい技術を組み合わせることで、本研究で必要になる「様々な望遠鏡で取得された観測データを元の天球座標へ再投影するライブラリ」を当初計画(JavaやScalaを用いて実装予定)よりも短期間で開発できると考え、ライブラリのコーディングを開始した。
今回開発中のシステムでは、画像データの各画素を天球を等分割した「HEALPix ID」に変換する。元の画像データの各画素をHEALPix IDに射影する際、HEALPix IDはモートン順序であるためIDを直接ピンポイントでは計算できず、包含する可能性のあるHEALPix IDの候補(実際は不要なものが多数)を取得する必要がある。この部分については、言語仕様上はPythonの配列・数値計算ライブラリNumPyの「memory-map」(ファイルを用いることで実メモリ以上の配列を取り扱える)機能で解決できるが、AstropyのHEALPix計算のコードを確認したところ、この機能が使用できないことが判明した。
そこでJavaのHEALPixライブラリで画像データを内包するHEALPix IDの「範囲」のリストを計算してファイルに書き出し、その結果をPythonでHEALPix IDに変換する方式とした。画像変換機能をDaskで実装する作業は完了しており、現在コードのテストを行っているところである。
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Research Products
(2 results)
