Name: surface mapping of earth-like exoplanets using single point light curves
Uploaded: 2020-05-10T12:30:00
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Ces travaux ont été en partie soutenus par le Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, sous contrat avec la NASA. YLY reconnaît le soutien du Virtual Planetary Laboratory de l’Université de Washington.

1. Configuration de programmation
<ol><li>Configurer l’environnement de programmation pour le code ci-joint. Un ordinateur avec système d’exploitation Linux est nécessaire, car le paquet healpy n’est pas disponible sur Windows. Le code n’est pas coûteux sur le plan informatique, de sorte qu’un ordinateur personnel normal peut gérer le protocole.</li>
	<li>Suivez les instructions (https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/) pour installer Anaconda avec Python 3.7 sur le système, puis utilisez les c...

<ol>
	<li>Schwieterman, E. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exoplanet+Biosignatures:+A+Review+of+Remotely+Detectable+Signs+of+Life.">Exoplanet Biosignatures: A Review of Remotely Detectable Signs of Life.</a> Astrobiology. 18 (6), 663-708 (2018).</li><li>Campbell, B., Walker, G. A. H., Yang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Search+for+Substellar+Companions+to+Solar-type+Stars.">A Search for Substellar Companions to Solar-type Stars.</a> The Astrophysical Journal. 331, 902 (1988).</li><li>NASA. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> NASA Exoplanet Archive (2019) Confirmed Planets Table. , (2019).</li><li>Gillon, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Seven+temperate+terrestrial+planets+around+the+nearby+ultracool+dwarf+star+TRAPPIST-1.">Seven temperate terrestrial planets around the nearby ultracool dwarf star TRAPPIST-1.</a> Nature. 542 (7642), 456-460 (2017).</li><li>Kawahara, H., Fujii, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+Mapping+of+Earth-like+Exoplanets+from+Scattered+Light+Curves.">Global Mapping of Earth-like Exoplanets from Scattered Light Curves.</a> The Astrophysical Journal. 720 (2), 1333 (2010).</li><li>Fujii, Y., Kawahara, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+Earth+Analogs+from+Photometric+Variability:+Spin-Orbit+Tomography+for+Planets+in+Inclined+Orbits.">Mapping Earth Analogs from Photometric Variability: Spin-Orbit Tomography for Planets in Inclined Orbits.</a> The Astrophysical Journal. 755 (2), 101 (2012).</li><li>Cowan, N. B., Fujii, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+Exoplanets.">Mapping Exoplanets.</a> Handbook of Exoplanets. , (2018).</li><li>Farr, B., Farr, W. M., Cowan, N. B., Haggard, H. M., Robinson, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=exocartographer:+A+Bayesian+Framework+for+Mapping+Exoplanets+in+Reflected+Light.">exocartographer: A Bayesian Framework for Mapping Exoplanets in Reflected Light.</a> The Astronomical Journal. 156 (4), 146 (2018).</li><li>Lomb, N. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Least-Squares+Frequency+Analysis+of+Unequally+Spaced+Data.">Least-Squares Frequency Analysis of Unequally Spaced Data.</a> Astrophysics and Space Science. 39 (2), 447 (1976).</li><li>Scargle, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Studies+in+astronomical+time+series+analysis.+II.+Statistical+aspects+of+spectral+analysis+of+unevenly+spaced+data.">Studies in astronomical time series analysis. II. Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data.</a> The Astrophysical Journal. 263, 835 (1982).</li><li>G&#243;rski, K. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=HEALPix:+A+Framework+for+High-Resolution+Discretization+and+Fast+Analysis+of+Data+Distributed+on+the+Sphere.">HEALPix: A Framework for High-Resolution Discretization and Fast Analysis of Data Distributed on the Sphere.</a> The Astrophysical Journal. 622 (2), 759 (2005).</li><li>Jiang, J. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+Deep+Space+Climate+Observatory+Measurements+to+Study+the+Earth+as+an+Exoplanet.">Using Deep Space Climate Observatory Measurements to Study the Earth as an Exoplanet.</a> The Astronomical Journal. 156 (1), 26 (2018).</li><li>Fan, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Earth+as+an+Exoplanet:+A+Two-dimensional+Alien+Map.">Earth as an Exoplanet: A Two-dimensional Alien Map.</a> The Astrophysical Journal Letters. 882 (1), 1 (2019).</li><li>Cowan, N. B., Strait, T. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determining+Reflectance+Spectra+of+Surfaces+and+Clouds+on+Exoplanets.">Determining Reflectance Spectra of Surfaces and Clouds on Exoplanets.</a> The Astrophysical Journal Letters. 765 (1), 17 (2013).</li><li>Fujii, Y., Lustig-Yaeger, J., Cowan, N. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rotational+Spectral+Unmixing+of+Exoplanets:+Degeneracies+between+Surface+Colors+and+Geography.">Rotational Spectral Unmixing of Exoplanets: Degeneracies between Surface Colors and Geography.</a> The Astronomical Journal. 154 (5), 189 (2017).</li><li>Kawahara, H., Fujii, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+Clouds+and+Terrain+of+Earth-like+Planets+from+Photomertic+Variability:+Demonstration+with+Planets+in+Face-on+Orbits.">Mapping Clouds and Terrain of Earth-like Planets from Photomertic Variability: Demonstration with Planets in Face-on Orbits.</a> The Astrophysical Journal Letters. 739 (2), 62 (2011).</li><li>Kawahara, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Frequency+Modulation+of+Directly+Imaged+Exoplanets:+Geometric+Effect+as+a+Probe+of+Planetary+Obliquity.">Frequency Modulation of Directly Imaged Exoplanets: Geometric Effect as a Probe of Planetary Obliquity.</a> The Astrophysical Journal. 822 (2), 112 (2016).</li><li>Schwartz, J. C., Sekowski, C., Haggard, H. M., Pall &#769;e, E., Cowan, N. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inferring+planetary+obliquity+using+rotational+and+orbital+photometry.">Inferring planetary obliquity using rotational and orbital photometry.</a> Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 457 (1), 926-938 (2016).</li></ol>

Une exigence essentielle du protocole est la faisabilité d’extraire des informations de surface des courbes lumineuses, qui dépendent de la couverture nuageuse. À l’étape 3.5.1, les valeurs relatives des PC peuvent être différentes d’une exoplanète à l’autre. Dans le cas de la Terre, les deux premiers PC dominent les variations de la courbe lumineuse et correspondent à des nuages et à une surface indépendants de la surface (Fan et al., 2019)13. Ils ont des valeurs singulières c...

Identifier les mondes habitables est l’un des objectifs ultimes de l’astrobiologie1. Depuis la première détection2, plus de 4000 exoplanètes ont été confirmées à cejour 3 avec un certain nombre d’analogues de la Terre (par exemple, TRAPPIST-1e)4. Ces planètes ont des propriétés orbitales et planétaires similaires à celles de la Terre, et sont donc potentiellement habitables. L’évaluation de leur habitabilité à partir d’observations limitées est essentielle dans ce contexte. Basés sur la connaissance de la vie sur Terre, les systèmes géologiques et climatiques sont essentiels à l’habitabilité, qui peut donc servir de biosignatures. En principe, les caractéristiques de ces systèmes pouvaient être observées à distance même lorsqu’une planète ne pouvait pas être résolue spatialement mieux qu’un seul point. Dans ce cas, il est essentiel d’identifier les caractéristiques géologiques et les systèmes climatiques à partir de courbes lumineuses à point unique lorsqu’il s’agit d’évaluer l’habitabilité des exoplanètes. La cartographie de surface de ces exoplanètes devient urgente.
Malgré la convolution entre la géométrie de visualisation et les caractéristiques spectrales, l’information de la surface d’une exoplanète est contenue dans ses courbes lumineuses à un point résolues dans le temps, qui peuvent être obtenues à distance et dérivées d’observations suffisantes. Toutefois, la cartographie de surface bidimensionnelle (2D) des exoplanètes potentiellement habitables de la Terre est difficile en raison de l’influence des nuages. Des méthodes de récupération des cartes 2D ont été développées et testées à l’aide de courbes lumineuses simulées et de spectresconnus 5,6,7,8, mais elles n’ont pas été appliquées à des observations réelles. En outre, dans les analyses des observations d’exoplanètes aujourd’hui et dans un proche avenir, les hypothèses de spectres caractéristiques peuvent être controversées lorsque les compositions planétaires de surface ne sont pas bien limitées.
Dans cet article, nous démontrons une technique de cartographie de surface pour les exoplanètes de type Terre. Nous utilisons SVD pour évaluer et séparer l’information de différentes sources qui est contenue dans les courbes de lumière à plusieurs longueurs d’onde sans hypothèses de spectres spécifiques. Combiné avec la géométrie de visualisation, nous présentons la reconstruction des cartes de surface en utilisant des informations de surface résolues en temps opportun mais spatialement alambiquées. Dans le but de démontrer cette méthode, des observations à un point multi-longueurs d’onde de deux ans de la Terre obtenues par l’Observatoire du climat spatial profond/Caméra d’imagerie polychromatique de la Terre (DSCOVR/EPIC; www.nesdis.noaa.gov/DSCOVR/spacecraft.html) sont analysées. Nous utilisons la Terre comme exoplanète proxy pour évaluer cette méthode parce que les observations actuellement disponibles des exoplanètes ne sont pas suffisantes. Nous attachons le code avec le papier à titre d’exemple. Il est développé sous python 3.7 avec des paquets anaconda et healpy, mais les mathématiques du protocole peuvent également être faites dans d’autres environnements de programmation (par exemple, IDL ou MATLAB).

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Python 3.7 with anaconda and healpy packages</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Other programming environments (e.g., IDL or MATLAB) also work.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

surface mapping of earth-like exoplanets using single point light curves

La résolution spatiale des caractéristiques des exoplanètes à partir d’observations en un seul point est essentielle pour évaluer l’habitabilité potentielle des exoplanètes. Le but ultime de ce protocole est de déterminer si ces mondes planétaires abritent des caractéristiques géologiques et/ou des systèmes climatiques. Nous présentons une méthode d’extraction de l’information à partir de courbes lumineuses à un point à longueur d’onde multiples et de récupération des cartes de surface. Il utilise la décomposition de la valeur singulière (SVD) pour séparer les sources qui contribuent aux variations de la courbe lumineuse et en déduire l’existence de systèmes climatiques partiellement nuageux. Grâce à l’analyse des séries de temps obtenues à partir de la SVD, les attributions physiques des principaux composants (PC) pourraient être déduites sans hypothèses de propriétés spectrales. En combinaison avec la géométrie de visualisation, il est possible de reconstruire des cartes de surface si l’un des PC contient des informations de surface. La dégénérisation provenant de la convolution de la géométrie des pixels et de l’information sur le spectre détermine la qualité des cartes de surface reconstruites, ce qui nécessite l’introduction d’une régularisation. Dans le but de démontrer le protocole, des courbes lumineuses à longueurs d’onde multiples de la Terre, qui sert d’exoplanète proxy, sont analysées. La comparaison entre les résultats et la vérité du sol est présentée pour montrer la performance et la limitation du protocole. Ces travaux fournissent une référence pour la généralisation future des applications d’exoplanètes.

Nous utilisons des courbes de lumière à un point à longueur d’onde multiples de la Terre pour démontrer le protocole, et comparer les résultats avec la vérité du sol pour évaluer la qualité de la cartographie de surface. L’observation utilisée ici est obtenue par DSCOVR/EPIC, un satellite situé près du premier point lagrangien (L1) entre la Terre et le Soleil prenant des images à dix longueurs d’onde de la surface ensoleillée de la Terre. Deux années (2016 et 2017) d’observations sont utilisées po...

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Surface Mapping of Earth-like Exoplanets using Single Point Light Curves

Le protocole extrait des informations des courbes lumineuses des exoplanètes et construit leurs cartes de surface. Il utilise des courbes lumineuses de la Terre, qui sert d’exoplanète proxy, pour démontrer l’approche.

Cartographie de surface des exoplanètes de la Terre à l’aide de courbes lumineuses à point unique

Spatially resolving exoplanet features from single-point observations is essential for evaluating the potential habitability of exoplanets. The ultimate ...

Ce protocole peut être utilisé pour résoudre spatialement les caractéristiques des exoplanètes à partir d’observations à un seul point et est essentiel pour évaluer l’habitabilité potentielle des exoplanètes. Cette technique peut être utilisée pour reconstruire des cartes de surface bidimensionnelles de l’exoplanète terrestre. Et c’est la première technique testée avec des observations réelles utilisant la Terre comme un proxy.Les mathématiques de cette technique sont simples et peuvent être facilement ajustées pour d’autres observations. On n’a pas besoin de suivre strictement les scripts de codage. La démonstration visuelle de cette technique est importante parce qu’une image vaut mille mots.Après avoir mis en place l’environnement de programmation pour le code ci-joint, entrez la commande pour installer Anaconda avec Python 3.7 sur le système. Après avoir mis en place l’environnement de programmation, obtenez des courbes de lumière à longueur d’onde multiples, visualisez la géométrie à partir des observations et exécutez la série de temps de l’intrigue. py commande pour visualiser les données et vérifier leurs qualités.Entrez ensuite la commande pour générer une figure de géométrie. Pour extraire les informations de surface de la courbe de lumière, exécutez la normalisation. py commande.La sortie est enregistrée dans la courbe de lumière normalisée.csv. Entrez la commande pour visualiser les courbes de lumière normalisées. Une courbe de lumière normalisée sera créée.Entrez la commande pour décomposer les courbes de lumière normalisées. Les séries de temps qui en résultent, les valeurs singulières et les composants principaux seront enregistrés dans les fichiers de sortie appropriés au format csv. Utilisez les commandes pour visualiser le résultat de décomposition de la valeur singulière.Des chiffres pour les valeurs singulières et les principaux composants seront générés. Analyser les contributions et les séries de temps correspondantes des principaux composants pour déterminer celui qui contient des informations de surface et comparer les valeurs singulières à la diagonale de la matrice de valeur singulière. On s’attend à ce qu’une exoplanète partiellement nuageuse de la Terre a deux valeurs singulières dominantes comparables.Pour confirmer la sélection du composant principal, entrez la commande pour obtenir les spectres de puissance de la série de temps de chaque composant principal. Les spectres de puissance seront enregistrés en periodogram.csv. Entrez la commande pour visualiser les parogrammes et confirmer la sélection du composant principal.Un chiffre de parallélogramme sera généré. Le code de traçage actuel ajoute des lignes pointillées qui représentent les cycles annuels, semestriels, diurnes et demi-quotidiens de référence. Sélectionnez le composant principal qui contient les informations de surface et ses séries de temps correspondantes.Pour construire une carte de surface planétaire, utilisez la commande aléatoire HEALPix pour visualiser la méthode de pixelisation. Une figure aléatoire HEALPix sera créée. Le paramètre n s’affaissement à la ligne 17 peut être modifié pour différentes résolutions.Pour déterminer le poids de chaque pixel, entrez la commande. La sortie sera enregistrée comme w. npz en raison de sa taille.Chang la valeur n subside à la ligne 23 comme approprié pour les autres résolutions de la carte récupérée. Utilisez le poids de la parcelle. py commande pour visualiser le poids.Un certain nombre de chiffres seront créés dans le dossier de poids. La fusion des chiffres permettra d’illustrer comment le poids de chaque pixel change avec le temps. Utilisez la régression linéaire.py commande pour résoudre le problème de régression linéaire. Le résultat des valeurs pixel sera enregistré dans la valeur pixel. fichier csv.La valeur de Lambda à la ligne 16 peut être modifiée pour différentes forces de régularisation, le cas échéant. Ensuite, exécutez la carte de l’intrigue. py commande pour construire les cartes récupérées en utilisant différents paramètres de régularisation.Trois cartes seront générées. La relation entre les indices de pixels et leurs emplacements sur chaque carte est décrite dans le document HEALPix. Pour calculer la matrice de covariance de chaque pixel, exécutez la covariance.py commande. Le résultat sera enregistré en covariance. npz en raison de sa taille.Pour visualiser la matrice de covariance et cartographier l’incertitude à la carte récupérée, exécutez la covariance de l’intrigue. py commande. Une covariance et un chiffre d’incertitude seront créés.Ici, des exemples d’observations multi-longueurs d’onde de la Terre au 927 temps universel coordonné, le 8 février 2017 sont montrés. Ici, les séries de temps des deux principaux composants dominants des courbes lumineuses à longueur d’onde multiples peuvent être observées. La série de temps pour le deuxième composant principal démontre une morphologie plus régulière avec une variation quotidienne approximativement constante et un cycle diurne plus fort dans son spectre de puissance que le premier composant principal.Une carte de surface de cette exoplanète proxy composée de la valeur du deuxième composant principal à chaque pixel peut alors être construite. Par rapport à la vérité terrestre de la Terre, la carte reconstruite récupère tous les grands continents après avoir séparé les informations de surface des nuages. Les résultats pour l’hémisphère Sud sont pires que ceux observés pour l’hémisphère Nord en raison de la couverture nuageuse au-dessus des océans sud.L’incertitude de chaque valeur pixel est de l’ordre de 10% de celle de la carte récupérée, ce qui suggère une bonne qualité de la cartographie de surface et un résultat positif. L’exigence essentielle pour l’application de ce protocole à une analyse future est de confirmer que les informations de surface peuvent être extraites des courbes lumineuses. Cette technique sert de référence dans la cartographie de surface des exoplanètes et peut être améliorée avec d’autres méthodes de décompensation et de régularisation pour de nouvelles observations.

Research

JoVE Journal

Engineering

Characterization of Surface Modifications by White Light Interferometry: Applications in Ion Sputtering, Laser Ablation, and Tribology Experiments

Caractérisation des modifications de surface par interférométrie en lumière blanche: Applications de pulvérisation ionique, ablation laser, tribologie et expériences

In materials science and engineering it is often necessary to obtain quantitative measurements of surface topography with micrometer lateral resolution. ...

Recherche

Ingénierie

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Microscopie à force atomique de Red-Light photorécepteurs Utilisation de l&#39;association PeakForce quantitative nanomécanique propriété

Atomic force microscopy (AFM) uses a pyramidal tip attached to a cantilever to probe the force response of a surface. The deflections of the tip can be ...

Surface Enhanced Raman Spectroscopy Detection of Biomolecules Using EBL Fabricated Nanostructured Substrates

Surface Enhanced Raman Spectroscopy Détection de biomolécules Utilisation EBL fabrication des substrats nanostructurés

Fabrication and characterization of conjugate nano-biological systems interfacing metallic nanostructures on solid supports with immobilized biomolecules ...

Failure Analysis of Batteries Using Synchrotron-based Hard X-ray Microtomography

Analyse de défaillance des piles Utilisation de base-Synchrotron microtomographie rayons X durs

Imaging morphological changes that occur during the lifetime of rechargeable batteries is necessary to understand how these devices fail. Since the advent ...

Measurement of X-ray Beam Coherence along Multiple Directions Using 2-D Checkerboard Phase Grating

Mesure de faisceau de rayons X Cohérence le long de plusieurs directions à l&#39;aide de 2-D Damier Phase caillebotis

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