Algorithmes de sélection, sous contraintes, d'objets stellaires dans une image discrète du ciel
Institution:
Versailles-St Quentin en YvelinesDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Le satellite d’observation spatiale GAIA devra fournir les positions, les distances, les vitesses et la photométrie de plus d'un milliard d'étoiles, et ce avec beaucoup plus de précision que les satellites actuels. Ces nouveaux objectifs impliquent une mise en orbite lointaine du satellite (ce qui réduit le débit d’émission vers la Terre), il est devenu alors nécessaire de déporter à bord des traitements supplémentaires. Or la quantité de données récoltée par le satellite est trop importante et ne peut être (dans sa totalité) ni transmise vers la Terre, ni stockée à bord. Le satellite GAIA sera chargé, dans un premier temps, de détecter et de définir les contours des différents objets stellaires contenus dans les images de ciels observées. Il devra, ensuite, sélectionner parmi ces objets, ceux dont les informations seront envoyées au sol. Dans ce cadre, notre contribution consiste à modéliser la phase de sélection en un problème algorithmique d’optimisation, étudier la complexité de différentes approches et proposer des heuristiques traitant ce problème. Nous avons également implémenté et testé ces heuristiques sur des images réalistes de ciels
Abstract FR:
Mission GAIA was selected as Cornerstone by the European Space Agency, for a launching of a 5- years mission around end-2011. This satellite will provide the positions, distances, speeds and photometry of more than one billion stars until the magnitude 20 with an unequalled precision. The effects on our knowledge of the structure and the evolution of the Galaxy and the Local Group will be thus considerable. In addition, GAIA will make also a systematic statement of million galaxies and quasars, as well as great number of small bodies of the solar system. The various studies to prepare the mission are organized on the European scale. The activity of the satellite consists in analyzing consecutive sky pictures it takes from the sky. For each picture, consisting of a 2D mesh of pixels, this analyze consists in two main consecutive steps. First, detecting the interesting astronomic objects (set of stars) and eliminating the noise. Second, choosing the objects to be compressed and transmitted to earth. Due to architectural constraints, the total number of pixels of any sky picture that can be transmitted is given by a restricted number of fixed size rectangular sub-meshes called patches. From an algorithmic point of view, the pixels of an object to be compressed and transmitted have to be covered by patches of given size. Patches can not overlap, and the number of patches crossing each column is over-bounded. Because of the strong constraints to achieve by the architecture inside the satellite, the algorithms implemented to solve the selection procedure have to be of low complexity without using complex and large data structures and they cannot be parameterized from earth. The optimization problem we focus on here is to maximize the number of objects that can be covered.