AKARI Far Infrared Surveyor データベース (公開) からの HEALPix 全天マップを持っています。を使用してマップを「滑らかに」しようとしましhealpyたが、結果は非常に奇妙に見えます。より良い方法はありますか？ただし、私の質問は、全天 HEALPix マップ (つまり、IRAS、Planck、WISE、WMAP) に関するものです。
私の目的は、この「あかり」マップの実効点広がり関数を 1 度の角度分解能に「滑らかにする」ことです (元のデータの PSF は約 1 分角です)。これは、遠赤外線「あかり」マップを低解像度のマイクロ波マップ (特に異常なマイクロ波前景のもの) と比較できるようにするためです。
以下の例では、劣化したバージョンのマップを使用しているため、Github にアップロードするのに十分な大きさです。これは、ピクセルが約 3.42 分角であることを意味します。通常、PSF スムージングの前に、ピクセル スケールをそれほど劣化させることはありませんが、これは単なる例です。
#Load the packages needed for visualization, and HEALPix processing
%matplotlib inline
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import healpy as hp
import healpy.projector as pro
#Loads the HEALPix .FITS file into an array
map_in = hp.read_map("akari_WideL_1_1024.fits", nest = True)
#Visualizes the all-sky map, before any processing is done.
hp.mollview(map_in, title='AKARI All-Sky Map:', nest = True, norm = 'hist')
#Smoothes the map with a 1-degree FWHM Gaussian (fwhm given in radians).
map_out = hp.sphtfunc.smoothing(map_out, fwhm = 0.017, iter = 1)
#Visualizes the the map after smoothing
hp.mollview(map_out, title='AKARI All-Sky Map:', nest = True, norm = 'hist')
私は、healpy.sphtfunct.smoothing ルーチン ( https://healpy.readthedocs.org/en/latest/generated/healpy.sphtfunc.smoothing.html#healpy.sphtfunc.smoothingsmoothing ) を試しました。球面調和関数にマップし、ガウスと畳み込み、空間マップに変換します。
ipython ノートブックと低解像度の .FITS HEALpix マップを github リポジトリに保存しました。
https://github.com/aaroncnb/healpy_smoothing_test
healpy(パッケージをインストールする必要があります)
ノートブックでコードを実行すると、私が抱えている問題を簡単に視覚化できます。マップを平滑化した後、ピクセルが円形のガシアンで平滑化されるのではなく、ボックス平均化が繰り返されたかのように、いくつかの奇妙な「アーティファクト」があります。プロフィール。私が期待しているのは、入力マップのぼやけたバージョンです。
平滑化が行われる前に、球面調和関数への変換に関する基本的な何かが欠けていると思います。
HEALPixマップで、この種の全天スムージングを以前に試みた人はいますか?
別のオプションは、マップを標準の長方形配列に変換してから、平滑化を行うことだと思います。しかし、私は HEALPix 形式を離れずに問題を解決することに興味があります。