Zelf JWST data bewerken met PixInsight

oetie

Arphark
Ik ben vanmorgen eens gaan snuffelen in het JWST data-archief. Je kunt vrij makkelijk data downloaden en alle documentatie is vrij toegankelijk. Ik ben even met de franse slag te werk gegaan maar hier is mijn eerste poging. Mensen met meer ervaring met PI kunnen dit vast beter :p
Met-200.jpg


Veel van de imaging data is vrij te downloaden via de NASA MAST interface. https://mast.stsci.edu/portal/Mashup/Clients/Mast/Portal.html Selecteer linksbovenin in de drop-down JWST Instrument Keywords, dan selecteer je een instrument (in dit geval NIRcam) en "Advanced Search".
Dan krijg je een schermpje zoals dit: Onder "Targname" kun je de verschillende targets zien die er al waargenomen zijn. Ik koos in eerste instantie voor M92, want daarvan weet ik dat 'ie mooi is...

1657887746162.png

Maar ik geloof dat de kern van M92 een beetje te fel is, haha!


1657887810961.png

Ok, dan wat anders. NGC 7946 klonk als een galaxy (dat kan ik niet weten hoor, maar gelukkig klopte het). Er staan verschillende stadia van de files, dus ruwe data maar ook wel wat gestackt spul, dat heeft Stage 3. Ik ben lui en ongeduldig, dus koos voor stage 3. Links bij de filters kun je dat gewoon selecteren, dan blijven er van de 100+ files nog een stuk of 8 (in dit geval) over. Blijkbaar heb ik niet zoveel aan de _segm.fits dus die hoef ik ook niet. De i2d files in het mandje en downloaden met die hap.

In de zip zitten 4 van dit soort FITS files, ieder voor een ander filter. Op de handleiding van NIRcam staat welke filters dat zijn. In dit geval had ik F200w, f300m, f335m, f360m. Dat zijn dus turquoise, knalgroen, geel en iets tussen geel en groen in
1657887955472.png

De data is in principe precies hetzelfde uitgelijnd behalve die van F200W, dat turquoise-achtige dus. Die heb ik handmatig uitgelijnd met DynamicAlign.

Omdat dit een eerste probeersel was heb ik gewoon de autostretch waarden gebruikt (Dus STF naar Histogram Transformation gestuurd). Vervolgens PixelMath. Tsja, daar ben ik sowieso geen held in dus het was een beetje trial and error... Ik heb uiteindelijk F200W (turquoise) gekozen voor blauw, 0.5*F360M en 0.5*F300M voor groen en F335M voor rood. Waarom? F335M liet veel detail zien op wat lijkt op stervormingsgebiedjes dus die koos ik die voor rood. Het is eigenlijk niet logisch want F335M zit tussen F300M en F360M in qua kleur in het filter-overzicht in de docs. Maar andere combi's gaven geen mooi resultaat en wat ik nu gedaan heb lijkt qua kleurstelling redelijk op de NASA releases

Nu ik ongeveer weet wat ik moet doen, kan ik op een later moment, als ik wat meer geduld heb () nog eens verder spelen. Voor nu is het in ieder geval leuk om te weten dat het mogelijk is. Ik hoop dat hier ook anderen met de data aan de slag gaan, ik ben heel benieuwd wat de meer ervaren PI-rotten van de data maken!
 

Bijlagen

  • 1657887898566.png
    1657887898566.png
    644,8 KB · Weergaven: 51

cyber

Stofdeeltje
Ik ben vanmorgen eens gaan snuffelen in het JWST data-archief. Je kunt vrij makkelijk data downloaden en alle documentatie is vrij toegankelijk. Ik ben even met de franse slag te werk gegaan maar hier is mijn eerste poging. Mensen met meer ervaring met PI kunnen dit vast beter :p

Fijn om te zien dat ik je heb kunnen inspireren :)

Op de handleiding van NIRcam staat welke filters dat zijn. In dit geval had ik F200w, f300m, f335m, f360m. Dat zijn dus turquoise, knalgroen, geel en iets tussen geel en groen in
Bekijk bijlage 1486208

Dit is een chromatische weergave van de filters: de kleuren in deze grafiek vertellen je iets over de golflengte van het (infrarode) licht. De horizontale as is in micron. 1 micron = 1000 nm. Het menselijk zicht kan golflengtes tussen ongeveer 380 en 700 nm of 0.4 - 0.7 micron waarnemen. Met onze ogen kunnen we dus enkel het licht van filter F070W zien, deze laat licht met een golflengte van 0.6 - 0.8 micron door.

We geven de golflengtes die voor ons onzichtbaar zijn een representatieve kleur in de bewerking. Vroeger werd dit ook valse kleur genoemd. Je kan niet-zichtbaar licht in principe elke kleur geven die je wil, maar vaak wil je met kleur net zo veel mogelijk informatie geven aan het publiek. Door de filters in een chromatische volgorde te gebruiken is het vrij makkelijk te begrijpen wat de verschillende kleuren in de foto vertegenwoordigen.
 

oetie

Arphark
OMG sorry, ik was met de JWST informatie overload alweer helemaal vergeten dat jij dit ook al gedaan had. Stom genoeg had ik dit dus ook zelf zitten uitdokteren terwijl het dus zelfs al in het Nederlands gedocumenteerd was. Nou lijkt het net alsof ik met jouw werk loop te pronken, maar dat was absoluut niet de bedoeling!

Bedankt voor de uitleg! Hoe ben jij gekomen op de PixelMath combinatie? Ik zit nu te strugglen met MIRI data van IC5332, wat echt een supergeweldige plaat zou kunnen worden, maar als ik de chromatische volgorde gebruik krijg je deze jaren-90-spacer-kleurenkots.


1657960785132.png


Als ik rood en blauw omdraai lijkt het er meer op, maar nog steeds niet echt mooi.

1657960891799.png

Enig idee hoe dit beter kan?
 

cyber

Stofdeeltje
Een apart topic is gewoon beter voor dit soort info, geen probleem ;)

Ik heb die dataset even binnen gehaald. Er is bijna geen verschil in de structuur van de nevel in de verschillende filters. Dan is het normaal dat je maar 1 schakering ziet.

De pixelmath heb ik een beetje op gevoel gedaan, samen met de filter diagrammen. Een filter die er geel uit moet zien zet ik bv in het groene en rode kanaal.
 
Laatst bewerkt:
Bovenaan Onderaan