Name: surface mapping of earth-like exoplanets using single point light curves
Uploaded: 2020-05-10T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Surface Mapping of Earth-like Exoplanets using Single Point Light Curves at JoVE.com

Este trabalho foi parcialmente apoiado pelo Laboratório de Propulsão a Jato, Instituto de Tecnologia da Califórnia, sob contrato com a NASA. YLY reconhece o apoio do Laboratório Planetário Virtual da Universidade de Washington.

1. Configuração de programação
<ol><li>Configure o ambiente de programação para o código anexado. Um computador com sistema operacional Linux é necessário, pois o pacote healpy não está disponível no Windows. O código não é computacionalmente caro, então um computador pessoal normal pode lidar com o protocolo.</li>
	<li>Siga a instrução (https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/) para instalar o Anaconda com Python 3.7 no sistema e use os seguintes comandos no terminal para configurar o ambien...

<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>

Um requisito crítico do protocolo é a viabilidade de extrair informações superficiais de curvas de luz, o que depende da cobertura da nuvem. Na etapa 3.5.1, os valores relativos dos PCs podem ser diferentes entre exoplanetas. No caso da Terra, os dois primeiros PCs dominam as variações da curva de luz, e correspondem a nuvens e superfícies independentes da superfície (Fan et al. 2019)13. Eles têm valores singulares comparáveis para que as informações de superfície possam ser separadas...

Identificar mundos habitáveis é um dos objetivos finais da astrobiologia1. Desde a primeira detecção2, mais de 4000 exoplanetas foram confirmados até o momento3 com um número de análogos da Terra (por exemplo, TRAPPIST-1e)4. Esses planetas têm propriedades orbitais e planetárias semelhantes às da Terra, e, portanto, são potencialmente habitáveis. Avaliar sua habitabilidade a partir de observações limitadas é essencial nesse contexto. Com base no conhecimento da vida na Terra, os sistemas geológicos e climáticos são críticos para a habitabilidade, que, portanto, pode servir como bioassinaturas. Em princípio, características desses sistemas poderiam ser observadas à distância mesmo quando um planeta não poderia ser resolvido espacialmente melhor do que um único ponto. Neste caso, identificar características geológicas e sistemas climáticos a partir de curvas de luz de ponto único é essencial ao avaliar a habitabilidade dos exoplanetas. O mapeamento superficial desses exoplanetas torna-se urgente.
Apesar da convolução entre a geometria de visualização e as características espectrais, as informações da superfície de um exoplaneta estão contidas em suas curvas de luz de ponto único resolvidas pelo tempo, que podem ser obtidas à distância, e derivadas com observações suficientes. No entanto, o mapeamento de superfície bidimensional (2D) de exoplanetas potencialmente habitáveis semelhantes à Terra é desafiador devido à influência das nuvens. Métodos de recuperação de mapas 2D foram desenvolvidos e testados usando curvas de luz simuladas e espectros conhecidos5,6,7,8, mas não foram aplicados a observações reais. Além disso, nas análises das observações de exoplanetas agora e em um futuro próximo, suposições de espectros característicos podem ser controversas quando as composições da superfície planetária não são bem constrangidas.
Neste artigo, demonstramos uma técnica de mapeamento de superfície para exoplanetas semelhantes à Terra. Usamos SVD para avaliar e separar informações de diferentes fontes que estão contidas em curvas de luz de vários comprimentos de onda sem suposições de qualquer espectro específico. Combinado com a geometria de visualização, apresentamos a reconstrução de mapas superficiais usando informações de superfície oportunamente resolvidas, mas espacialmente complicadas. Para demonstrar este método, observações de dois anos de comprimento de onda de um ponto único da Terra obtidas pelo Deep Space Climate Observatory/Earth Polychromatic Imaging Camera (DSCOVR/EPIC; www.nesdis.noaa.gov/DSCOVR/spacecraft.html) são analisadas. Usamos a Terra como um exoplaneta proxy para avaliar esse método porque as observações disponíveis atualmente de exoplanetas não são suficientes. Anexamos o código ao papel como exemplo. É desenvolvido sob python 3.7 com pacotes anaconda e healpy, mas a matemática do protocolo também pode ser feita em outros ambientes de programação (por exemplo, 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

Resolver espacialmente características de exoplanetas a partir de observações de ponto único é essencial para avaliar a potencial habitabilidade de exoplanetas. O objetivo final deste protocolo é determinar se esses mundos planetários abrigam características geológicas e/ou sistemas climáticos. Apresentamos um método de extrair informações de curvas de luz de um ponto único de comprimento de onda e recuperar mapas de superfície. Utiliza decomposição de valor singular (SVD) para separar fontes que contribuem para variações de curvas leves e inferem a existência de sistemas climáticos parcialmente nublados. Através da análise das séries temporais obtidas a partir de SVD, as atribuições físicas dos componentes principais (PCs) poderiam ser inferidas sem suposições de quaisquer propriedades espectrais. Combinando com a geometria de visualização, é viável reconstruir mapas superficiais se um dos PCs for encontrado para conter informações de superfície. A degeneração originada da convolução da geometria dos pixels e das informações de espectro determina a qualidade dos mapas de superfície reconstruídos, o que requer a introdução da regularização. Com o objetivo de demonstrar o protocolo, são analisadas as curvas de luz de vários comprimentos de onda da Terra, que serve como um exoplaneta proxy. A comparação entre os resultados e a verdade fundiária é apresentada para mostrar o desempenho e limitação do protocolo. Este trabalho fornece uma referência para a generalização futura de aplicações de exoplanetas.

Usamos curvas de luz de um ponto único de comprimento de onda da Terra para demonstrar o protocolo, e comparamos os resultados com a verdade do solo para avaliar a qualidade do mapeamento da superfície. A observação utilizada aqui é obtida pelo DSCOVR/EPIC, que é um satélite localizado perto do primeiro ponto lagrangiano (L1) entre a Terra e o Sol tirando imagens em dez comprimentos de onda da face iluminada pelo sol da Terra. Dois anos (2016 e 2017) de observações são utilizados para esta demonstração, que s...

Watch this Scientific Journal Video about Surface Mapping of Earth-like Exoplanets using Single Point Light Curves at JoVE.com

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

O protocolo extrai informações de curvas de luz de exoplanetas e constrói seus mapas superficiais. Ele usa curvas de luz da Terra, que serve como um exoplaneta proxy, para demonstrar a abordagem.

Mapeamento de superfície de exoplanetas semelhantes à Terra usando curvas de luz de ponto único

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

Este protocolo pode ser usado para resolver espacialmente características de exoplanetas a partir de observações de ponto único e é essencial para avaliar a potencial habitabilidade de exoplanetas. Esta técnica pode ser usada para reconstruir mapas de superfície bidimensionais de exoplanetas semelhantes à Terra. E esta é a primeira técnica a ser testada com observações reais usando a Terra como proxy.A matemática desta técnica é simples e pode ser facilmente ajustada para outras observações. Não é preciso seguir rigorosamente os scripts de codificação. A demonstração visual dessa técnica é importante porque uma imagem vale mil palavras.Depois de configurar o ambiente de programação para o código anexado, digite o comando para instalar o Anaconda com Python 3.7 no sistema. Depois de configurar o ambiente de programação, obtenha curvas de luz de vários comprimentos de onda, visualize a geometria a partir das observações e execute a série de tempo de enredo. py comando para visualizar os dados e verificar suas qualidades.Em seguida, digite o comando para gerar uma figura de geometria. Para extrair as informações da superfície da curva de luz, execute a normalização. py comando.A saída é salva na curva de luz normalizada.csv. Digite o comando para visualizar as curvas de luz normalizadas. Uma figura de curva de luz normalizada será criada.Entre no comando para decompor as curvas de luz normalizadas. As séries temporências resultantes, valores singulares e componentes principais serão salvos nos arquivos de saída apropriados no formato csv. Use os comandos para visualizar o resultado de decomposição de valor singular.Serão geradas figuras para os valores singulares e componentes principais. Analise as contribuições e a série temporal correspondente dos componentes principais para determinar aquele que contém informações superficiais e comparar os valores singulares na diagonal da matriz de valores singulares. Espera-se que um exoplaneta parcialmente nublado com a Terra tenha dois valores singulares dominantes comparáveis.Para confirmar a seleção do componente principal, digite o comando para obter o espectro de potência da série temporal de cada componente principal. O espectro de energia será salvo em periodograma.csv. Digite o comando para visualizar os periodogramas e confirmar a seleção do componente principal.Uma figura de periodograma será gerada. O código de plotagem atual adiciona linhas tracejadas que representam os ciclos anual, semanual, diurno e meio-dia para referência. Selecione o componente principal que contém as informações de superfície e suas séries temporizadas correspondentes.Para construir um mapa de superfície planetária, use o comando aleatório HEALPix para visualizar o método de pixelação. Uma figura aleatória HEALPix será criada. O parâmetro n subsidiar na linha 17 pode ser alterado para diferentes resoluções.Para determinar o peso de cada pixel, digite o comando. A saída será salva como w. npz devido ao seu tamanho.Chang o valor de subsídio n na linha 23 conforme apropriado para as outras resoluções do mapa recuperado. Use o peso da trama. py comando para visualizar o peso.Uma série de figuras serão criadas na pasta de peso. A fusão das figuras permitirá ilustrar como o peso de cada pixel muda com o tempo. Use a regressão linear.py comando para resolver o problema de regressão linear. O resultado dos valores dos pixels será salvo no valor do pixel. arquivo csv.O valor da Lambda na linha 16 pode ser alterado para diferentes pontos fortes de regularização conforme apropriado. Em seguida, execute o mapa da trama. py comando para construir os mapas recuperados usando diferentes parâmetros de regularização.Três mapas serão gerados. A relação entre os índices de pixels e suas localizações em cada mapa está descrita no documento HEALPix. Para calcular a matriz de covariância de cada pixel, execute a covariância.py comando. O resultado será salvo em covariância. npz devido ao seu tamanho.Para visualizar a matriz de covariância e mapear a incerteza para o mapa recuperado, execute a covariância da trama. py comando. Uma covariância e uma figura de incerteza serão criadas.Aqui, amostras de observações de vários comprimentos de onda da Terra em 927 tempo universal coordenado, 8 de fevereiro de 2017 são mostradas. Aqui, a série temporal dos dois componentes principais dominantes das curvas de luz de comprimento de onda multi-ondas pode ser observada. A série temporal do segundo componente principal demonstra uma morfologia mais regular com uma variação diária aproximadamente constante e um ciclo diurno mais forte em seu espectro de energia do que o primeiro componente principal.Um mapa de superfície deste exoplaneta proxy que consiste no valor do segundo componente principal em cada pixel pode então ser construído. Comparado com a verdade terrestre da Terra, o mapa reconstruído recupera todos os principais continentes depois de separar as informações da superfície das nuvens. Os resultados para o Hemisfério Sul são piores do que os observados para o Hemisfério Norte devido à cobertura de nuvens sobre os oceanos do Sul.A incerteza de cada valor de pixel está na ordem de 10% disso no mapa recuperado, sugerindo uma boa qualidade do mapeamento de superfície e um resultado positivo. O requisito crítico para aplicar este protocolo a uma análise futura é confirmar que as informações de superfície podem ser extraídas de curvas de luz. Essa técnica serve como referência no mapeamento superficial de exoplanetas e pode ser melhorada com outras descompensação e os métodos de regularização para novas observações.

Research

JoVE Journal

Engineering

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

Caracterização de modificações superficiais por interferometria de luz branca: Aplicações em Ion Sputtering, ablação por laser, e as experiências Tribologia

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

Engenharia

Atomic Force Microscopy of Red-Light Photoreceptors Using PeakForce Quantitative Nanomechanical Property Mapping

Microscopia de Força Atômica da Red-Light fotorreceptores Usando Mapeamento PeakForce Quantitative nanomecânicos Propriedade

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

Superfície reforçada Raman Detection Espectroscopia de Biomoléculas Usando EBL Fabricadas Nanoestruturados Substratos

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

Falha Análise de Baterias Usando baseado no Synchrotron microtomografia de raios-X dura

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

Medição do feixe de raios X coerência ao longo de múltiplas direções Usando 2-D Checkerboard fase reticulada

A procedure for a technique to measure the transverse coherence of synchrotron radiation X-ray sources using a single phase grating interferometer is ...

Visible-light Induced Reduction of Graphene Oxide Using Plasmonic Nanoparticle

De luz visível redução induzida de óxido de grafeno Usando nanopartículas plasmonic

Present work demonstrates the simple, chemical free, fast, and energy efficient method to produce reduced graphene oxide (r-GO) solution at RT using ...

The Measurement of Unsteady Surface Pressure Using a Remote Microphone Probe

A medição da pressão de superfície instável Usando um microfone sonda remota

Microphones are widely applied to measure pressure fluctuations at the walls of solid bodies immersed in turbulent flows. Turbulent motions with various ...

Using Synchrotron Radiation Microtomography to Investigate Multi-scale Three-dimensional Microelectronic Packages

Usando Synchrotron Radiation microtomografia para investigar Multi-escala Pacotes de microeletrônicos tridimensionais

Synchrotron radiation micro-tomography (SR&#181;T) is a non-destructive three-dimensional (3D) imaging technique that offers high flux for fast data ...

Emission Spectroscopic Boundary Layer Investigation during Ablative Material Testing in Plasmatron

Emissão espectroscópica Boundary Investigation Camada durante ablativo Teste de material em Plasmatron

Ablative Thermal Protection Systems (TPS) allowed the first humans to safely return to Earth from the moon and are still considered as the only solution ...

Experimental Methods for Trapping Ions Using Microfabricated Surface Ion Traps

Os métodos experimentais de armadilhagem sem crueldade íons usando Microfabricated íon armadilhas de superfície

Ions trapped in a quadrupole Paul trap have been considered one of the strong physical candidates to implement quantum information processing. This is due ...