まず、autodaoによる測光の手順をおおまかに説明します。 autodaoは主に以下の9個のclスクリプトから成り立っています。
まず、apset.clはdaophotのパラメータ群 (6つのpset)を設定します。 これは各画像によって変わると考えられるFWHM、バックグラウンドや それらに関連したパラメータを自動で設定するためのスクリプトです。 6つのpset (findpars, datapars, centerpars, fitskypars, photpars, daopars) に含まれるパラメータのうち、一部のパラメータを変化させますが、 変化させないパラメータもあります。それらのパラメータを変えたいときは、 あらかじめ自分で設定しておいてください。
次に、aselect.clは PSF作成に使う星を選び出すためのスクリプトです。 daofind, phot, pstselectのタスクによって、PSF作成に利用できそうな 星を選びだします。 apstck.clはPSF星として選んだ天体について いろいろなチェックを行う。例えば、 スカイのカウント(変なバックグラウンドを避ける)、 ピークのカウント(明るすぎないように)、 周囲に明るい星がないことなど。 apstmax.clは、ある座標の周囲で もっとも高いカウントともっとも低いカウントの値を調べるスクリプトで、 apstck.clから呼び出されます。 apsf.cl は、選びだされた星を使って、PSFを作成します。 ただし、PSFに使う星以外の天体を抜き去ってからなるべくきれいなPSFを 作ろうとするイテレーションを一度行います。
adetect.clでは、 画像に写っている天体のリストをつくります。 一回目のdaofindで得られた天体を差引いてから、さらにdaofindを行って 天体を検出して、それらを足し合わせたリストにします。 aphot.clは、 今までに得られたPSFと天体のリストを用いて、最終的な測光を行います。 最後にaapcorr.clは、PSFフィットによる等級と アパーチャ等級との差を補正します。
リストの最後にあるautoseq.clは、 apset.clから aphot.clまでを 自動で順番に実行するためのスクリプトです。
作業をいくつかのスクリプトに分けて行っている理由は、 使いたいPSFや天体のリストがすでにわかっているときに、それを利用するためです。 たとえば、psetのパラメータの設定を apset.clとは異なる方法で行いたい場合は、 apset.clを使う代わりに、 自分でパラメータを設定してください。 また、PSF作成に使う天体の座標がわかっている場合は aselect.clの実行が 不要ですし、PSFの画像がすでに得られている場合は apsf.clも省略できます。 そして、測光したい天体のリストがすでにある場合は、 adetect.clを 行う必要がなくなります。
以下のファイルをダウンロードして、適当なディレクトリに置いてください。
ファイルサイズは約400KBです。
autodao1_4.tar
Unix系の計算機環境でインストールには、まず解凍して、作られたディレクトリで makeを行ってください。
次に、IRAFからautodaoパッケージをロードできるようにしてください。 たとえば、login.clに以下の２行を加えます。
set autodaodir = /iraf/extern/autodao/ task $autodao.pkg = autodaodir$autodao.clディレクトリ名はautodaoを展開した場所に合わせてください。 または、/iraf/iraf/unix/hlib/extern.pkgに同じ２行を加えれば、 どのユーザーもautodaoを使えるようになります。
IRAFを起動させて、autodaoとタイプして、
########################################
# autodao #
# version 1.4 #
# (c) 2008-2009 Noriyuki Matsunaga #
########################################
aapcorr aphot apsf apstmax autoseq
adetect apset apstck aselect
という表示が行われれば、autodaoを使う準備が整いました。
ただし、daophotを利用しますので、daophotもロードしておいてください。
(autodaoを使う前にdaophotとタイプするか、login.clなどでdaophotを
ロードするように設定しておく。)
まず、解析の流れをつかむために、 example1のディレクトリで実際に解析を行ってみましょう。 すでにPSFに使う星や測光したい天体のリストがある場合などは後述することにします。
IRAFを起動し、autodaoをロードして、example1のディレクトリに 移動してください。画像が１つ(example.fits)おいてあります。 imexamineなどを使って、FWHMやバックグラウンドを調べてパラメータを 調べて、apset.clを実行します。 example.fitsについては、以下のパラメータを使ってください。 ゲインと読み出しノイズについては、FITSのヘッダに情報がないので、 gainhead=NULL, rnhead=NULLとして、代わりにdataparsの epaduを26.5、readnoiseを78.26としてください。
I R A F
Image Reduction and Analysis Facility
PACKAGE = autodao
TASK = apset
fimage = example.fits fits image
fwhm = 2. fwhm of the stars
sky = 232. sky value
sigma = 6.4 sky sigma
(smax = 15000.) maximum good data value
(thresh = 3.) threshold in sigma for detection
(ncomhea= NCOMBINE) header keyword for Ncombine
(exphead= EXPOS) header keyword for exposure time
(gainhea= NULL) header keyword for gain
(rnhead = NULL) header keyword for read noise
(combine= average) combine method (sum|average|median)
(verbose= yes) verbose mode ?
(mode = q)
これらのパラメータを入れて、apset.clを実行すると、
# apset # fwhm=2.00 sky=232.00 sigma=6.40 limit=3.0 # No gain header given. effgain=26.5 loaded from datapars. # No readnoise header given. effrn=78.26 loaded from datapars. # ncom=5 exptime=1.600 (combine=average) # effrn=78.260 effgain=26.500 # skymin=193.600 skymax=15000.000 (232.000+-6.400)という表示が現われて、daophotのパラメータが設定されます。 dataparsなどを行ってみて、パラメータが変更されていることを 確認してみてください。
次に、PSFに使う星を選びます。
au> aselect example.fits pstxy 15000 maxnpsf=30と実行してください。１番目の引数が入力する画像、２番目の引数がPSFに 使う星のXY座標のリスト、３番目の引数がPSF星で許される最高カウントです。
# aselect
# fimage=example.fits npsf=30
daofind 961
phot
pstselect 30
という表示が出てきます。pstselectで30個の天体が選ばれました。
pstxyというファイルに30個の星のXY座標が並んでいます。
I R A F
Image Reduction and Analysis Facility
PACKAGE = autodao
TASK = apstck
fimage = example.fits fits image
pstlist = pstxy name of input list of psf stars
output = pstxy2 name of output pstlist
(edge = 15.) pixels near edge to avoid
(cksky = yes) check msky value of pst ?
(skylimi= 3.) limit in check_pstsky
(skyloop= yes) loop in check_pstsky ?
(ckmax = yes) check maximum value around pst ?
(maxvalu= 12000.) allowed maximum value around PSF stars
(ckmin = yes) check minimum value around pst ?
(minvalu= 0.) allowed minimum value around PSF stars
(cbox = 5) cbox around PSF stars
(cknear = yes) check nearby stars around pst ?
(nearsiz= 10) halfsize to see nearby stars
(magdelt= 2.5) limit of mag delta of nearby stars
(verbose= yes) verbose mode ?
(mode = q)
apstckでは、いくつかのチェックを行って、PSF星の候補にふるいをかけます。
まず、edgeが正の数の場合、画像の端からedgeピクセル以内にあるPSF星は除きます。
ckskyがyesの場合、phot結果のmskyが他から外れているものを
はじきます(check_pstsky)。
そのような星はバックグラウンドが回りの星やネビュラによって
不安定になっていることが多くあります。
次に、ckmaxがyesの場合、その星のピークのカウントが
maxvalue以上の星を除きます。これは、明るすぎて線型性が保たれていない星を
はじくためです。
次に、ckminがyesの場合、周囲に
minvalue以下のピクセルがある星を除きます。
これは、バッドピクセルなどの混入を防ぐためです。
ckminがyesの場合は、cboxピクセル以内にminvalue以下のカウントを持つ
ピクセルがある星を除きます。
最後に、cknearがyesの場合、周囲にある程度明るい星が
存在するPSF候補を除きます(check_pstdouble,
check_pstnear)。
cksky, ckmax, cknearをnoにした場合は、該当するチェックは行いません。
# apstck
msky limit=3(sigma) loop=YES
pixel value maximum=12000(count)
pixel value minimum=0(count)
nearby star limit=10(pixel)
remove_edge 27 (edge=15.000)
check_pstsky 27 -> 27 (limit=3 loop=yes mean=232.526 sigma=3.313)
!! A pst at (98.3, 118.9) has nearby star(s).
!! A pst at (99.5, 34.5) has nearby star(s).
!! A pst at (152.0, 26.6) has nearby star(s).
!! A pst at (107.8, 59.5) has nearby star(s).
!! A pst at (180.9, 129.6) has nearby star(s).
(中略)
!! A pst at (154.0, 4.1) has nearby star(s).
30 -> 15
17個の星がチェックを通過して、pstxy2という出力ファイルがつくられました。
ds9などの適当な表示ツールを開いておいて、
au> display example.fits 1 au> tvmark 1 pstxy2とすれば、どの星が選ばれたのか画像の上で見てみることができます。 どの星を使ってPSFを作るかは、daophotによる測光において もっとも重要な要素といっても過言ではありません。 PSF星が画像の端にあったり、非常に明るい星の近くにあったりして、 うまくPSFが作れないときには、floating point invalid operationという エラーが起こることがあるようです。
aselect.clとapstck.cl による選択で期待する精度が出なければ、 インタラクティブにpstselectを行って自分で選んでから 次のステップに進むこともできます。 または、ここまでで出来るpstxy2(またはpstxy)をエディタで編集して、 使いたくない星を 除くこともできます。あるいは、既存のカタログなどからPSF作成に 使う星がわかっていれば、それを利用することもできます (こちらを参照)。
それでは、PSFを作成してみましょう。
au> apsf example.fits pstxy2 psf.fits subp.fits twice=noとタイプして下さい。今度はしばらく時間をかけて計算が行われ、
autodao> apsf example.fits pstxy2 psf.fits subp.fits twice=no
# apsf
# fimage=example.fits list=pstxy2
pstxy2 loaded (num=15)
phot
pstselect 15
Trying function gauss norm scatter = 0.03402918
Trying function lorentz norm scatter = 0.03986488
Trying function moffat15 norm scatter = 0.0311921
Trying function moffat25 norm scatter = 0.02524922
Trying function penny1 norm scatter = 0.02713028
Trying function penny2 norm scatter = 0.02716534
Best fitting function is moffat25
psf
substar
daofind 966
phot
pconcat 981
allstar 876
substar
phot
Trying function gauss norm scatter = 0.03306643
Trying function lorentz norm scatter = 0.03981444
Trying function moffat15 norm scatter = 0.03092048
Trying function moffat25 norm scatter = 0.0245817
Trying function penny1 norm scatter = 0.02640421
Trying function penny2 norm scatter = 0.02639348
Best fitting function is moffat25
psf
という表示がなされます。十数個のステップの作業が行われていますが、
とにかく15個の星がpstxy2から読み込まれて、最後にpsfが実行されました。
そして、psf.fitsというPSF画像がつくられました。
seepsfを行って、どのようなPSFが作られたか確かめてみてください。
以上でPSFが作られましたので、天体の検出と測光を行います。 まず、adetect.clを実行して下さい。
au> adetect example.fits psf.fits objmag twice=no edge=3
# adetect
# fimage=example.fits psfimage=psf.fits
# twice=YES edge=3.0
daofind 961
phot
remove_edge 918 (edge=3.000)
まず、daofindで961個の天体を
検出しました。その後、画像の端から3ピクセル以内の
天体は取り除かれて、918天体が残りました。出力されたobjmagは、
918個の天体についてphotで予備測光した結果になっています。
次にallstarによる測光を行います。
au> aphot example.fits objmag psf.fits result_als result_arj sub.fits
# aphot
# fimage=example.fits photfile=objmag psfimage=psf.fits
als : result_als=827
arj : result_arj=91
objmagで与えた819天体について、psf.fitsというPSFを用いた測光を行った結果、
827個の天体の結果がresult_alsに、91個の天体の結果がresult_arjに出力されました。
result_alsとresult_arjは、allstarタスクのallstarfileとrejfileに
対応するものです。
最後にPSF等級とアパーチャ等級との差を補正します。
au> aapcorr subp.fits yes pstxy2 result_als result_alsC annulus=10 dannulus=10 aperture=10 tolerance=2
# aapcorr
# list=pstxy2
pstxy2 loaded (num=15)
phot
comp_ap_psf (ap=15 psf=1165 Nmatch=14) -> -0.055
ap - psf = -0.055
txcalc
apsf.clのステップで作ったPSF星以外の天体を差引いた
画像(subp.fits)について、pstxyで座標を指定したPSF星のアパーチャ測光を行います。
そして、その結果をPSF測光の結果(result_als)と比較すると、Nmatch=15個の
星がどちらの等級も正しく求められていて、その差は-0.055等でした。
そこで、その差をresult_alsに加えてresult_alsCというファイルをつくりました。
autoseq.clを使うと、apset.clから aapcorr.clまでの各ステップを自動で 行うことができます。example1のディレクトリで、以下のようにパラメータを設定して 動かしてみましょう。 IRAFでは出力するファイルの名前がすでに存在すると そこでエラーとなってしまうので、 出力ファイルの名前は今までの例と変えてあります。
I R A F
Image Reduction and Analysis Facility
PACKAGE = autodao
TASK = autoseq
fimage = example.fits fits image
fwhm = 2. fwhm of the stars
sky = 232. sky value
sigma = 6.4 sky sigma
(pstinpu= no) input prepared pstlist ?
(pstlist= pstinput) name of xylist of psf stars
(psfimag= psf10) name of psf image
(photfil= objmag10) name of photfile for detected stars
(allstar= result_als10) name of output photometry file
(rejfile= result_arj10) name of output rejections file
(subpsfi= subp10.fits) name of subtracted image with only PSF stars
(subimag= sub10.fits) name of final subtracted image
(smax = 15000.) maximum good data value
(thresh = 3.) threshold in sigma for detection
(twice = yes) execute two daofind in apsf and adetect
(maxnpsf= 30) the maximum number of psf stars
(ncomhea= NCOMBINE) header keyword for Ncombine
(exphead= EXPOS) header keyword for exposure time
(gainhea= NULL) header keyword for gain
(rnhead = NULL) header keyword for read noise
(combine= average) combine method (sum|average|median)
(pstchec= yes) execute apstck ?
(pstedge= 15.) zone of avoidance near edge in apstck (pix)
(cksky = yes) check msky value of pst ?
(skylimi= 3.) limit in check_pstsky
(skyloop= yes) loop in check_pstsky ?
(ckmax = yes) check maximum value around pst ?
(maxvalu= 12000.) allowed maximum value around PSF stars
(cbox = 5) cbox around PSF stars
(cknear = yes) check nearby stars around pst ?
(nearsiz= 10) halfsize to see nearby stars
(magdelt= 2.5) limit of mag delta of nearby stars
(apcorr = yes) do aperture correction ?
(annulus= 10.) inner radius of sky annulus in apcorr
(dannulu= 10.) width of sky annulus in apcorr
(apertur= 10.) aperture radius in apcorr
(toleran= 2.) tolerance of matching in apcorr
(verbose= yes) verbose mode ?
(mode = q)
パラメータの設定からアパーチャ補正まで、一通りの解析が自動で進んだと思います。 ただし、解析を自動で行う場合には、十分な精度が得られたかどうかを 解析後に確認してください。たとえば、きれいなPSFが作成できたかどうか、 画像に写っている星を過不足無く検出できたかどうかを確かめてみてください。
上の例では、twice=yesとしています。これによって、apsfとadetectの両方で 1回目のdaofindで見つかった星を除いた後の画像で2回目のdaofindを行っています。 このため、検出する天体数が増加します。 最初の例でできたsub.fitsと今回できた sub10.fitsを比べると、より暗い星まで検出して差し引かれていることが分かります。 ただし、PSF星がうまくできていなかったりすると、ひとつの星しかない場所でも 差し引いた後にフラックスが残ったりして、そこに（本来は存在しない）2個目の 天体があると思ってしまったりといったことが起こるようです。 （特に慣れないうちは）作成されたPSFや検出した天体を差し引いたsub.fitsが うまくできているかどうか確認しながら使って下さい。
後述する通り、 apset.clは実行時に入力するFWHMやバックグラウンドの パラメータに基づいて、daophotのパラメータ群 (pset)を設定します。 たとえば、fitskyparsのannulusをFWHMの4倍、dannulusを3倍 の値にします。それらの値を違うやり方で設定したい場合は、 apset.clを書き換えるか、apset.clは使わずに設定してください。 apset.clはdaophotのパラメータを設定するだけなので、 手作業などで適当な値に設定すればapset.clを実行しなくても それ以下のステップに進めます。
また、画像の積分時間やゲイン・読み出しノイズのキーワードを与えて、 ヘッダから読み出すようにしています。また、複数の画像を足し合わせた画像の 解析をするときに、その枚数をNCOMBINEというヘッダから読み込みます。 これらの値はキーワードをNULLとすれば１と仮定しますが、 それ以外の値を指定したいときはapset.clを使わずにパラメータを 設定する必要があります。
PSFに使用する天体の画像上でのピクセル座標がすでにわかっている場合は、 そのXYをリスト(pstlist)にして、apsf.cl から始められます。
いくつかのフィルターで同じ領域を撮った画像や、同じ領域を繰り返し 観測した画像がある場合に、共通の星からPSFをつくるために使用する星の赤道座標を 保存しておくと役に立ちます。(ただし、各画像にwcsが入っていることが必要。） そのためには、aselect.clなどで 選んだ座標のリスト(pstxy)を、
wcsctran pstxy pstwcs image world logical formats="%13H %13h"として、赤道座標がリストされているファイルpstwcsを作っておいてください。 逆に赤道座標をピクセル座標に直す場合もwcsctranが使えます。 各天体のピクセル座標をリストにしたファイルを使えば、 apsf.clから始められます。
wcsctran pstwcs pstxy image world logical units="hours native"
測光したい天体の座標がわかっていれば、adetect.cl を省いて測光が行えます。aphot.clにインプットする ファイルのフォーマットはphotの結果のものなので、測光したい天体の 座標のリストを使ってphotを行い、それをaphot.cl に入力してください。
apset.clのパラメータは以下の通りです。
apset.clは上述のパラメータに基づいて、 daophotのpsetを以下のように設定する。 ただし、右辺の値はapset.clのパラメータで設定された値である。
pstselectでpsf作成に使う天体(以下、PSF星と略す)を選択して、 そのxy座標をリストアップする。
aselect.clのパラメータは以下の通りです。
aselect.clが行う解析の手順は以下の通りです。
apstck.clは、check_pstdouble, check_pstskyとcheck_pstnearというC言語で書かれた プログラムを利用しています。
あるPSF星候補の周囲の最大最小を調べるのには、 apstmax.clを用いています。
あるピクセルの周囲でもっとも高いカウントともっとも低いカウントを調べます。
PSF作成に使う天体のxy座標のリストを入力して、PSFの画像を作成します。
apsf.clのパラメータは以下の通りです。
apsf.clが行う解析の手順は以下の通りです。
入力画像に写っている天体を検出して、そのリストをつくります。
adetect.clのパラメータは以下の通りです。
adetect.clが行う解析の手順は以下の通りです。
検出された天体のリストを使って測光を行います。 aphot.clが行う基本的な作業は、今までつくってきたファイルを使ってallstarを 実行することだけです。
aphot.clのパラメータは以下の通りです。
aapcorr.clは、PSFフィットで求めた等級の開口補正を行うためのスクリプトです。 PSF作成に利用した星の開口等級をaphot.clで得たallstarファイルの等級と 比較して、その差を加えます。そのために、PSF作成に利用した星以外を差引いた画像 (apsf.clで作られたもの)にphotタスクを施して開口等級を求め、comp_ap_psf.cを 利用して補正値を導出します。
aapcorr.clのパラメータは以下の通りです。
aapcorr.clが行う解析の手順は以下の通りです。
aapcorr.clは、comp_ap_psfというC言語で書かれた プログラムを利用しています。
autoseq.clは、 apset.clからaapcorr.clまでを 続けて実行します。設定するパラメータは、各スクリプトで必要だった パラメータです。PSF星を選ぶかファイルとして与えるか、 PSF星のリストの自動チェック(apstck.cl)を 行うかどうか、アパーチャ補正を行うかどうか等もyes/noで選ぶようになっています。
以下にdaophotの６つのpsetをリストアップする。 apset.clで設定するパラメータは下線付きの太字で強調してある。それ以外のパラメータは、apset.clを実行しても 変更されないので、eparamなどを使って自分で設定した値がそのまま使われる。 下線付き太字のパラメータをapset.cl とは異なるやり方で設定したいときは、スクリプトを使わずに 自分で設定する必要がある。(あるいはapset.cl を書き換える。) 各パラメータの詳しい意味については、ヘルプを参照してください。
| threshold | 4.0 | Threshold in sigma for feature detection |
| nsigma | 1.5 | Width of convolution kernel in sigma |
| ratio | 1.0 | Ratio of minor to major axis of Gaussian kernel |
| theta | 0.0 | Position angle of major axis of Gaussian kernel |
| sharplo | 0.2 | Lower bound on sharpness for feature detection |
| sharphi | 1.0 | Upper bound on sharpness for feature detection |
| roundlo | -1.0 | Lower bound on roundness for feature detection |
| roundhi | 1.0 | Upper bound on roundness for feature detection |
| mkdetections | no | Mark detections on the image display ? |
| scale | 1.0 | Image scale in units per pixel |
| fwhmpsf | 2.5 | FWHM of the PSF in scale units |
| emission | yes | Features are positive ? |
| sigma | 0.0 | Standard deviation of background in counts |
| datamin | INDEF | Minimum good data value |
| datamax | INDEF | Maximum good data value |
| noise | "poisson" | Noise model |
| ccdread | "" | CCD readout noise image header keyword |
| gain | "" | CCD gain image header keyword |
| readnoise | 0.0 | CCD readout noise in electrons |
| epadu | 1.0 | Gain in electrons per count |
| exposure | "" | Exposure time image header keyword |
| airmass | "" | Airmass image header keyword |
| filter | "" | Filter image header keyword |
| obstime | "" | Time of observation image header keyword |
| itime | 1.0 | Exposure time |
| xairmass | INDEF | Airmass |
| ifilter | "INDEF" | Filter |
| otime | "INDEF" | Time of observation |
| calgorithm | "none" | Centering algorithm |
| cbox | 5.0 | Centering box width in scale units |
| cthreshold | 0.0 | Centering threshold in sigma above background |
| minsnratio | 1.0 | Minimum signal-to-noise ratio for centering algo |
| cmaxiter | 10 | Maximum iterations for centering algorithm |
| maxshift | 1.0 | Maximum center shift in scale units |
| clean | no | Symmetry clean before centering |
| rclean | 1.0 | Cleaning radius in scale units |
| rclip | 2.0 | Clipping radius in scale units |
| kclean | 3.0 | K-sigma rejection criterion in skysigma |
| mkcenter | no | Mark the computed center |
| salgorithm | "mode" | Sky fitting algorithm |
| annulus | 10.0 | Inner radius of sky annulus in scale units |
| dannulus | 10.0 | Width of sky annulus in scale units |
| skyvalue | 0.0 | User sky value |
| smaxiter | 10 | Maximum number of sky fitting iterations |
| sloclip | 0.0 | Lower clipping factor in percent |
| shiclip | 0.0 | Upper clipping factor in percent |
| snreject | 50 | Maximum number of sky fitting rejection iteration |
| sloreject | 3.0 | Lower K-sigma rejection limit in sky sigma |
| shireject | 3.0 | Upper K-sigma rejection limit in sky sigma |
| khist | 3.0 | Half width of histogram in sky sigma |
| binsize | 0.10 | Binsize of histogram in sky sigma |
| smooth | no | Boxcar smooth the histogram |
| rgrow | 0.0 | Region growing radius in scale units |
| mksky | no | Mark sky annuli on the display |
| weighting | "constant" | Photometric weighting scheme |
| apertures | "3" | List of aperture radii in scale units |
| zmag | 25.00 | Zero point of magnitude scale |
| mkapert | no | Draw apertures on the display |
| function | "gauss" | Form of analytic component of psf model |
| varorder | 0 | Order of empirical component of psf model |
| nclean | 0 | Number of cleaning iterations for computing psf |
| saturated | no | Use wings of saturated stars in psf model computation |
| matchrad | 3.0 | Object matching radius in scale units |
| psfrad | 11.0 | Radius of psf model in scale units |
| fitrad | 3.0 | Fitting radius in scale units |
| recenter | yes | Recenter stars during fit ? |
| fitsky | no | Recompute group sky value during fit ? |
| groupsky | yes | Use group rather than individual sky values ? |
| sannulus | 0.0 | Inner radius of sky fitting annulus in scale units |
| wsannulus | 11 | Width of sky fitting annulus in scale units |
| flaterr | 0.75 | Flat field error in percent |
| proferr | 5.0 | Profile error in percent |
| maxiter | 50 | Maximum number of fitting iterations |
| cliprange | 2.5 | Bad data clipping exponent |
| clipexp | 6.0 | Bad data clipping range in sigma |
| mergerad | INDEF | Critical object merging radius in scale units |
| critsnratio | 1.0 | Critical S/N ratio for group membership |
| maxnstar | 10000 | Maximum number of stars to fit |
| maxgroup | 60 | Maximum number of stars to fit per group |
特に無し。何か問題に気づいた方は 松永 までお知らせ下さい。
autodao : scripts for automated photometry with IRAF/DAOPHOT
Copyright (C) 2008-2009 Noriyuki Matsunaga
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ソフトウェアの性能に関わるような改良を 加えられた場合は、ぜひとも 松永 までご連絡ください。
Copyright (C) 2008-2009 Noriyuki Matsunaga