CSST密集星场挑战: 探索M31

• 研究领域：星系和AGN
• 后端仪器：巡天相机

• 赛题内容：

本题旨在考察高密度星场图像的目标识别、天文定位以及测光能力。在M31这种极高密度的场中，恒星混叠严重，如何准确提取点源并完成天文定位和测光是理解星系演化的基础。参赛队伍需基于仿真图像完成以下任务：

(1) 目标检测任务：在图像数据中识别恒星目标 。

(2) 质量控制：判断并剔除虚假源，减少漏检 。

(3) 天文定位:利用参考星表对图像进行天文定位,给出天体的天球坐标。

(4) 流量定标:利用参考星表对图像进行流量定标,给出天体的星等信息。

(5) 结果输出：输出检测到的目标列表包括位置以及星等信息。

• 数据文件：

本题提供 M31 仿真图像，星表数据模拟基于 PHAT（Panchromatic Hubble Andromeda Treasury）项目所公开的星表和星等数据构建，覆盖从紫外到近红外的六个波段 。PHAT 项目分辨率高、恒星密度大，是检验空间望远镜数据处理算法的理想基准 。仿真软件采用 CSST 主巡天仿真软件。

出题人提供的数据介绍：

(1)M31亮星星表，包含星等、坐标、自行等基本信息；

(2)M31仿真图像,相关观测信息见图像文件头。

本次仿真的星表构建数据来源于哈勃空间望远镜（HST）的 PHAT（Panchromatic Hubble Andromeda Treasury）项目 HLSP 公共归档数据。在仿真中，我们主要选取 Brick 01–04（对应所使用的 4 个 chip/区域）所覆盖的源表数据作为输入，以确保天区范围明确、数据质量一致，并控制处理规模。

仿真软件采用 CSST 主巡天仿真软件。考虑到该软件直接输出的 L0 级数据仍需复杂的图像预处理，本次仿真中未加入宇宙线，仅加入了平场、暗场和读出噪声。我们提交的仿真数据包括 CSST 多色成像的 12、13、17、18 四个 chip 的仿真图像，以及这些图像中最亮的 1000 颗星的星表。星表中包含 ICRS的赤经、赤纬，观测时刻 GCRS 的赤经、赤纬，自行、视差，以及星等等信息。参赛者使用 ICRS 的赤经、赤纬即可。

cat 星表中用到的列说明如下：

obj_ID：源的 ID

ID_chip：chip 的 ID

filter：滤光片

xImage：图像上的度量坐标 x（像素）

yImage：图像上的度量坐标 y（像素）

ra：GCRS 坐标系下的赤经（度）

dec：GCRS 坐标系下的赤纬（度）

ra_orig： ICRS 坐标系下的赤经（度）

dec_orig： ICRS 坐标系下的赤纬（度）

mag：星等

obj_type：天体类型

pm_ra：赤经方向上的自行（mas/yr）

pm_dec：赤纬方向上的自行（mas/yr）

parallax：视差（已加入噪声，mas）

仿真数据已上传至百度云盘，分享信息如下：

通过网盘分享的文件：Data_Challenge_upload

链接: https://pan.baidu.com/s/156X1GpE3se2-cuGouMFOAA

提取码: zzvp

备注：因为输入星表的天区覆盖范围有限，所以部分仿真图像上存在空白天区，没有恒星。

• 评分标准：

评分标准（总分 100 分）

1. 完整性（20 分）

• 召回率 ≥ 95%：满分 20 分

• 90% ≤ 召回率 < 95%：12 分

• 80% ≤ 召回率 < 90%：9 分

• 70% ≤ 召回率 < 80%：6 分

• 召回率 < 70%：0–3 分，根据表现酌情打分

2. 准确性（20 分）

• 纯净度 ≥ 98%：满分 20 分

• 95% ≤ 纯净度 < 98%：12 分

• 90% ≤ 纯净度 < 95%：9 分

• 80% ≤ 纯净度 < 90%：6 分

• 纯净度 < 80%：0–3 分

3. 星等测量精度（30 分）

• 星等残差 RMS < 0.05 mag：满分 30 分

• 星表残差 RMS 介于 0.3–0.05 mag：5-29分

• 星表残差 RMS > 0.3 mag：0-5分

4. 位置测量精度（30 分）

• 位置残差 RMS < 1 mas ：满分 30 分

• 位置残差 RMS 介于 50–1 mas：5-29分

位置残差 RMS > 50 mas：0-5分

如有任何问题，请发邮件至csst_uc@nao.cas.cn，并标题注明“第二轮CSST数据挑战大赛”。