ANR/ Dahlia Work Package 1 Visualisation

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1 ANR/ Dahlia Work Package 1 Visualisation
Mireille Louys, Matthieu Petremand , et al. LSIIT, Université de Strasbourg

2 Cahier des charges Fonctionnalités de visualisation
Affichage Navigation dans les différentes dimensions (pos, λ) Sélection/extraction de l’information Lister les critères de sélection utilisés par l’astronome Régions d’intérêt , sources, raies spectrales Interactions avec l’ environnement Format des images : En entrée/sortie FITS, Euro3D, HDF5 En interne : ? Modes d’interaction avec les autres applications Protocoles VO à réutiliser : SAMP ou PLASTIC 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

3 Navigation dans les données
Affichage des données Cubes 3D non homogènes (x,y,λ) Coupes 2D à λ0 Spectre moyen à partir d’une surface intégrée. Fenêtres simultanées : plan image (X, Y), courbe de luminosité y=f(λ) Attacher un curseur sur les 3 composantes  continuité d’un axe à un autre Zoom local 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

4 Fonctions de sélections
Cut-out Spatial : Extraire un sous-cube autour de (X0, Y0) de taille t1, t2 Extraite une « carotte » autour de (X0, Y0) de rayon R Extraire tous les spectres dans un polygone autour d’un point Spectral Extraire en toute position les luminosités dans un intervalle de longueur d’onde [λ1, λ2] Cut out + sélection non continue Ex: 1 spectre sur 4 dans un sous-cube 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

5 Fonctionnalités 2D Affichage d’une carte en luminosité : I=f(x,y)= flux I + Carte de précision/ incertitude Stratégie 1: couleurs HSV montrer des valeurs saturées pour les positions où l’incertitude est faible, des valeurs pastels pour les positions à haute incertitude. Ajuster l’ échelle des incertitudes à un indice de saturation Stratégie2: une couche ‘transparence ‘ appliquer sur les données un plan de transparence proportionnelle à l’incertitude Les positions où l’incertitude sur le flux est faible ont une forte transparence et laissent apparaitre les flux enregistrés. ?format PNG pour la transparence 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

6 Fonctionnalités 2D (2) Filtres Superposition de plans graphiques
Sélectionner une raie et afficher toutes les positions présentant une intensité Fmax > F > Fmin autour de cette raie Sélectionner une position et afficher toutes les autres positions dans le cube présentant un spectre proche Distance entres 2 spectres? Numéro de classe si on a réalisé une segmentation préalable Heuristique à partir du nombre de raies repérées si labels des raies existent Superposition de plans graphiques Carte I=f(x,y, λ0) + courbes de niveaux entre différentes bandes. 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

7 Fonctionnalités spectrales
VOSpec ESAC Soustraction du continuum Affiche spectre total , continuum estimé, spectre de raies résultant Spectre calibré en λ: Affichage des labels des raies connues issues des bases de données de physique atomique et moléculaire (NIST, …) Affichage de l’ incertitude en luminosité le long du spectre Palette de couleur, pour coder l’erreur sur le flux Transparence ? Cf Video demo

8 Interaction avec les autres WP
But : enrichir les fonctions de visualisation pour l’interprétation WP séparation de sources Extraction de primitives spatiales et spectrales, segmentation du fond de ciel WP Fusion Navigation (pos, λ) : précision  Comparaison de cubes Fusion : Expression de l’incertitude sur les cubes fusionnés 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

9 Représentation fond de ciel
Quel type de données? Val . Moyenne du fond en chaque bande Estimée sur des zones d’images sans objets bibliothèque de valeurs de fond pour un ensemble d’observations? Soustraction continuum en long. d’onde Modèle , algorithme ? Résultat issu de la séparation de sources ? 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

10 Plate-forme de développement
Choix logiciels Développer sur un noyau existant Développement non financé par la communauté anglaise Linux ,TCL/C Ou des bibliothèques NumPy extension de Python pour données multi-dimensionnelles, interprété OpenGL visu rapide Choix du langage de développement 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

11 GAIA/Skycat 3D Cube Handling functionalities
Display of image slices from NDF and FITS cubes. Continuous extraction and display of spectra. Collapsing, animation, detrending, filtering. 3D visualisation with iso-surfaces and volume rendering. Celestial, spectral and time coordinate handling. Développé dans les suites logicielles de Starlink (UK)  2005 Maintenu par le JAC (Joint Astronomy Center) pour 2 archives de télescopes UKIRT et JCMT (Hawaii) 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

12 Gaia / Skycat Gaia s’appuie sur le visualiseur Skycat de l’ESO
Tcl/Tk C++ Développé sous Linux Accessible sous Windows par Cygwin , l’émulateur Linux. Pb encombrement / gestion mémoire pour grands cubes ??? 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

13 VisiVO http://visivo.oact.inaf.it/ VO Tool
Dédié aux simulations cosmologiques et données multi-dimensionnelles Formats d’entrée FITS, HDF5 données et structures d’objets superposées Fonctionnalités Nuages de points, iso-surfaces Cut-outs , extractions aléatoires C++, VTK , structure de données parallèlisable 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

14 Plate-forme de développement(2)
Choix du format de fichier hdf5 -> HDF Explorer Euro3D FITS (extension) comparer les deux approches Avantages/inconvénients Explorer le format FITS simplifié proposé par le CRAL. 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

15 HDF hiérarchique (Hierarchical Data Format)
libre et multi-plateformes (Windows, Unix, Mac Os X, Solaris) Dédié au stockage et à la manipulation de données scientifiques de grande taille, hétérogènes et de tout type ( float, int…) Regroupe, au sein d’un même fichier, des données et leurs métadonnées sous une forme arborescente Librairies HDF disponibles : C, C++, Java, Python, Fortran, Matlab Inconvénients : peu de logiciel de visualisation HDFView Avantages: nbreux outils en ligne de commande (conversion FITS vers HDF, consultation des métadonnées, etc…)  scripts

16 Autres métadonnées intéressantes
Concentration locale d’objets Nb de source détectées dans le visible à chaque position du ciel Croisement avec catalogues CDS nb de sources en diff. bandes A réaliser par interaction avec services VO existants Rapport de flux : flux objet / flux du fond estimé Autres? 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation

17 Feedback après présentation
2 niveaux de fonctionnalités validés : navigation, interprétation après traitements ( deconv., séparation, segmentation) Comparer avec radio astronomie , surtout pour objet etendu centré ds le cube. Consulter les conclusions de l’ANR Vahiné (Grenoble) et papiers afférents Ch. Jutten et al. , Neuro Computing , Etc.. 28/01/2009 ANR DAHLIA , Réunion KickOff, M.Louys, LSIIT, U. Strasbourg , WP Visualisation