使用“healpy”平滑 HEALPIx 贴图：为什么输出贴图看起来“不完整”？答案

【问题标题】：Smoothing HEALPix maps with `healpy`: Why does the output map appear "patchy"?使用“healpy”平滑 HEALPIx 贴图：为什么输出贴图看起来“不完整”？
【发布时间】：2016-02-11 09:28:31
【问题描述】：

我有一张来自 AKARI Far Infrared Surveyor 数据库（公开发布）的 HEALPix 全天地图。我尝试使用healpy 来“平滑”地图，但结果看起来很奇怪。有没有更好的办法？然而，我的问题与任何全天 HEALPIx 地图（即 IRAS、Planck、WISE、WMAP）有关。

我的目标是将此 AKARI 地图的有效点扩散函数“平滑”到 1 度的角分辨率（原始数据的 PSF 约为 1 角分）。这样我就可以将远红外 AKARI 地图与分辨率较低的微波地图（特别是异常微波前景的地图）进行比较。

在下面的示例中，我使用的是降级版本的地图，因此它足够小，可以上传到 Github。这意味着像素约为 3.42 角分。通常，在 PSF 平滑之前，我不会大幅降低像素比例 - 但这只是一个示例：

#Load the packages needed for visualization, and HEALPix processing
%matplotlib inline
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import healpy as hp
import healpy.projector as pro

#Loads the HEALPix .FITS file into an array
map_in = hp.read_map("akari_WideL_1_1024.fits", nest = True)

#Visualizes the all-sky map, before any processing is done.
hp.mollview(map_in, title='AKARI All-Sky Map:', nest = True, norm = 'hist')

#Smoothes the map with a 1-degree FWHM Gaussian (fwhm given in radians).
map_out = hp.sphtfunc.smoothing(map_out, fwhm = 0.017, iter = 1)

#Visualizes the the map after smoothing
hp.mollview(map_out, title='AKARI All-Sky Map:', nest = True, norm = 'hist')

我已经尝试过healpy.sphtfunct.smoothing 例程（https://healpy.readthedocs.org/en/latest/generated/healpy.sphtfunc.smoothing.html#healpy.sphtfunc.smoothing).As 据我了解，smoothing 将地图转换为球谐函数，然后与高斯进行卷积，然后将其转换回空间地图。

我已将 ipython 笔记本以及低分辨率 .FITS HEALpix 地图保存在 github 存储库中，此处：

https://github.com/aaroncnb/healpy_smoothing_test

（您需要安装 healpy 软件包）

通过在笔记本中运行代码，您可以轻松地可视化我遇到的问题 - 在对地图进行平滑处理后，会出现一些奇怪的“伪影”，就好像像素是经过迭代箱平均处理的，而不是使用平滑处理的圆形高斯轮廓。我期望看到的只是输入地图的模糊版本。

我认为在平滑完成之前，我缺少关于转换为球谐函数的一些基本知识。

以前有没有人尝试过在 HEALPix 地图上进行这种全天空平滑？

我相信另一种选择是将地图转换为标准的矩形数组，然后进行平滑处理。但是，我仍然对在不离开 HEALPIx 格式的情况下解决问题感到好奇。

【问题讨论】：

标签： python astronomy healpy

【解决方案1】：

看来smoothing 仅适用于 RINGed 地图（这对我来说有点道理，因为这在数学上似乎更容易处理）。因此，您需要将输入映射转换为 RINGed 格式：

map_ring = hp.pixelfunc.reorder(map_in, inp='NEST', out='RING')
map_out = hp.sphtfunc.smoothing(map_ring, fwhm = 0.17, iter = 1)
hp.mollview(map_out, title='AKARI All-Sky Map:', nest = False, norm = 'hist')

这个答案来自一些试验和错误，因为我在文档中找不到任何明确的东西，而且我没有深入研究源代码（尽管有以下结果，可能很容易验证是否通过查看相关源代码，我的假设是正确的）。
或者，您可能想直接询问 healpix/healpy 的人。

（我认为这实际上是文档中的一个缺点：healpy.sphtfunc.smoothing 的文档没有提到输入所需的表格。我想这是一个治疗问题/改天公关。）

顺便说一句，在 Github 上创建 SSCCE 作为笔记本文件的奖励积分！（现在如果只有 StackOverflow 也渲染笔记本。）

【讨论】：