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CSST Dense Star Field Preparation:A Framework for Astrometry and Photometry for Dense Star Field Images Obtained by the China Space Station Telescope(CSST)

引用

Research in Astronomy and Astrophysics 2024年第7期24卷 158-169页

作者： Yining Wang Rui Sun Tianyuan Deng Chenghui Zhao Peixuan Zhao Jiayi Yang Peng Jia Huigen Liu Jilin Zhou College of Electronic Information and Optical Engineering Taiyuan University of TechnologyTaiyuan 030024China School of Astronomy&Space Science Nanjing UniversityNanjing 210093China Peng Cheng Lab Shenzhen 518066China

The China Space Station Telescope(CSST)is a telescope with 2 m diameter,obtaining images with high quality through wide-field *** its first observation cycle,to capture time-domain observation data,the CSST is proposed to observe the Galactic halo across different *** data have significant potential for the study of properties of stars and ***,the density of stars in the Galactic center is high,and it is a well-known challenge to perform astrometry and photometry in such a dense star *** paper presents a deep learning-based framework designed to process dense star field images obtained by the CSST,which includes photometry,astrometry,and classifications of targets according to their light curve *** simulated CSST observation data,we demonstrate that this deep learning framework achieves photometry accuracy of 2%and astrometry accuracy of 0.03 pixel for stars with moderate brightness mag=24(i band),surpassing results obtained by traditional ***,the deep learning based light curve classification algorithm could pick up celestial targets whose magnitude variations are 1.7 times larger than magnitude variations brought by Poisson photon *** anticipate that our framework could be effectively used to process dense star field images obtained by the CSST.

关键词： techniques photometric-methods data analysis-astrometry

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