Bias データの作成

Bias データは 0 秒積分のデータ（Bias 生データ）から CCD の電荷を空読みした overscan を引くことで生成されます。 HSC の各 CCD 各 CH の左端か右端には overscan 領域が 16 ピクセル分ついています（詳しくは HSC の CCD の仕様 参照）。 HSC pipeline ではまず各 [visit, CCD] 毎に、overscan 領域の短軸方向に平均し、長軸方向に Spline 補間をかけたものをピクセルのカウント値から差引ます。この各 [visit, CCD] のデータから外れ値を除いたものが最終的な Bias データとなります。 HSC pipeline における Bias データ生成は reduceBias.py で実行されます。

# Bias データの生成
# home = ~
reduceBias.py $home/hsc --calib=$home/hsc/CALIB --rerun=calib_dith_16h_bias --id visit=902670..902678:2 --detrendId calibVersion=all

# 使い方：
#   reduceBias.py <解析用ディレクトリ> --calib=<1 次処理用データディレクトリ> --rerun=<rerun名> --id visit=<Bias データの visit 番号> --detrendId calibVersion=<1 次処理用データのバージョン>
#
# オプション：
#   --calib    ：生成される1 次処理用データディレクトリ
#   --rerun    ：rerun 名
#   --id       ：使用する Bias データを指定
#              　例では 902670 から 902678 までのうち 2 個飛ばしの visit 番号を指定
#             　（visit 番号 902670, 902672, 902674, 902676, 902678 ということ）
#   --detrendId：1 次処理用データのバージョンを指定。名前は適宜

Warning

–calib や calibVersion の値は、正規表現 [A-Za-z0-9_+-] にマッチするものでなければいけません。 ピリオドやカンマは含まないようにしてください。

reduceBias.py を含め、1 次処理用データ解析のコマンドは全てバッチ処理 (ここでのバッチ処理とは、ジョブ管理システムにジョブをサブミットして処理を実行することを指します) が可能です。使用する計算機環境に応じて以下のオプションが用意されています。 使用する pipeline のバージョンによってコマンドが若干異なりますのでご注意下さい。

Warning

HSC データ解析用共同利用計算機 (hanaco) ではジョブ管理システムにジョブをサブミットできません。ですので、必ず以下の「ローカルな計算機で処理を行う場合」のオプションを追加してください。

# ローカルな計算機で処理を行う場合（例：4 スレッド）
# hscPipe 3.x 系
reduceBias.py --... --do-exec --mpiexec "-n 4"

# hscPipe 4.x 系
reduceBias.py --... --batch-type=smp --cores=4

# 別の計算機にバッチスクリプトを投げてコマンドを実行する場合（例：2 ノード 2 プロセスで計 4 スレッド）
# hscPipe 3.x 系
reduceBias.py --... --nodes 2 --procs 2

# hscPipe 4.x 系
reduceBias.py --... --nodes 2 --cores 2

reduceBias.py が正常に終了すると、それぞれ以下のデータが生成されています。最終 Bias データは $home/hsc/CALIB 下に、中間生成データは $home/hsc/rerun/[rerun] 下にそれぞれ生成されています。

  • Bias データ 　　　　　　　　　　　　　　　 ：$home/hsc/CALIB/BIAS/[dateObs]/[filter]/[calibVersion]/ 下にある BIAS-[ccd].fits
  • 各 [visit, CCD] の overscan 引きの結果画像 　：$home/hsc/rerun/[rerun]/[pointing]/[filter]/thumbs/ 下にある oss-[visit]-[ccd].png
  • 各 [visit, CCD] の Bias データ 　　　　　　　 ：$home/hsc/rerun/[rerun]/postISRCCD/v[visit]-f[filter]/ 下にある c[ccd].fits

図1 には Bias 生データ（左）と　reduceBias.py で生成された Bias データ（右）を表示しています。 Bias 生データと比べると Bias データ は一回り小さめです。これは Bias データの生成時に overscan、prescan 領域が切り捨てられるためです。 また、Bias データの中心で y-軸方向に白い線が見られますが、これは他のピクセルと比べてカウント値が高くなっているためです。 この白い線以外のピクセルのカウント値はほぼ 0 となっています。

../_images/bias_raw_2.png

図1 Bias の生データ（左）と reduceBias.py で生成された Bias データ


Bias データが生成されていることを確認したら、レジストリに登録します。この操作を忘れると以降の解析がうまく進みませんので、必ず行ってください。

# Bias データをレジストリに登録
genCalibRegistry.py --create --root=$home/hsc/CALIB --camera=HSC --validity=1000

# 使い方：
#   genCalibRegistry.py --create --root=<1 次処理用データディレクトリ> --camera=HSC --validity=<日数>
#
# オプション：
#   --create   ：1 次処理データレジストリの作成。新たに作る時のみ必須
#   --root     ：1 次処理用データディレクトリ
#   --camera   ：使用した撮像カメラ名。ここではもちろん HSC
#   --validity ：生成された Bias データが適応される日数（default=12）
#              　「Bias データを取得した日を挟んだ XX 日間に取得されたデータにはこの Bias データは有効です」という意味
#              　天体の観測日と1 次処理用データの取得日に大きく差がある場合は適切な日数を指定しないと以降の解析が進まないので要注意
#              　例では、Dark と Bias, Flat データの取得日の間に 1 年以上の開きがあるため validity=1000 としている