Titel: Galaxy And Mass Assembly (GAMA): Bulge-disk decomposition of KiDS and VIKING data in the nearby universe
Sprache: Englisch
Autor*in: Casura, Sarah
Schlagwörter: galaxies: structure; galaxies: fundamental parameters; methods: statistical; catalogues; galaxies: photometry; galaxies: statistics
GND-Schlagwörter: AstrophysikGND
GalaxieGND
DatenanalyseGND
Bayes-InferenzGND
DatenbankGND
StrukturanalyseGND
Erscheinungsdatum: 2022
Tag der mündlichen Prüfung: 2022-06-17
Zusammenfassung: 
Quantitative measurements of the structural components of the galaxy population are crucial to constrain theory and simulations, which - in turn - constrain the formation and evolution of galaxies and the universe as a whole. This requires analysing large and diverse samples of galaxies at multiple wavelengths. Corresponding high-quality data is delivered by current and future large galaxy imaging surveys. To fully exploit these, automated analysis methods need to be developed further. In this thesis, we derive a catalogue of robust structural parameters for the components of a large sample of nearby GAMA galaxies while at the same time contributing to the advancement of image analysis, surface brightness fitting and post-processing routines for quality assurance in the context of automated large-scale bulge-disk decomposition studies. The sample consists of 13096 galaxies at redshifts z < 0.08 in the GAMA II equatorial survey regions with imaging data from the Kilo-Degree Survey (KiDS) and the VISTA Kilo-Degree INfrared Galaxy (VIKING) survey spanning the optical and near-infrared (u, g, r, i, Z, Y, J, H and Ks bands). We fit three models to the surface brightness distribution of each galaxy in each band individually: a single Sérsic model, a Sérsic plus exponential and a point source plus exponential. The fitting is performed with a fully automated Markov-chain Monte Carlo (MCMC) analysis using the Bayesian two-dimensional profile fitting code ProFit. All preparatory work, including image segmentation, background subtraction, point spread function estimation, and obtaining initial guesses, is carried out using the complementary image analysis package ProFound. After fitting the galaxies, we perform model selection and flag galaxies for which none of our models are appropriate, mainly mergers and irregular galaxies. The fit quality is assessed by visual inspections, comparison to previous works, comparison of independent fits of galaxies in the overlap regions between KiDS tiles and bespoke simulations. The latter two are also used for a detailed investigation of systematic error sources. We find that our fit results are robust across various galaxy types and image qualities with minimal biases. Errors given by the MCMC underestimate the true errors typically by factors 2-3. Automated model selection criteria are accurate to > 90 % as calibrated by visual inspection of a subsample of galaxies. We also present g − r component colours and the corresponding colour-magnitude diagram, consistent with previous works despite our increased fit flexibility. All results are integrated into the GAMA database.

Quantitative Strukturanalysen von Galaxien sind unerlässlich um theoretische Modelle und Simulationen einzugrenzen, welche die Entstehung und Entwicklung von Galaxien sowie des gesamten Universums beschreiben. Entsprechende Daten werden von Himmelsdurchmusterungen in hoher Qualität geliefert. Um diese vollumfänglich nutzen zu können, sind automatisierte Methoden notwendig. Diese Promotionsarbeit präsentiert Strukturparameter für die Komponenten einer großen Anzahl von GAMA Galaxien im nahen Universum und verbessert die Bildanalyse, die Modellierung von Galaxien sowie die Nachbearbeitung solcher Modelle zur Qualitätssicherung, im Kontext von automatisierten Galaxiezerlegungsstudien. Die Probe umfasst 13096 Galaxien in den GAMA II Equatorialregionen bei Rotverschiebungen z < 0.08. Die Bilddaten stammen von den KiDS und VIKING Himmelsdurchmusterungen, welche den optischen und nah-infraroten Wellenlängenbereich abdecken (ugriZYJHKs -Filter). Wir fitten die Oberflächenhelligkeitsverteilung jeder Galaxie in jedem Filter mit drei Modellen: einer Sérsicfunktion, einer Sérsic- plus Exponentialfunktion sowie einer Punktquelle plus Exponentialfunktion. Die Modellanpassung erfolgt mit einer vollautomatisierten Markov-Chain-Monte-Carlo-Analyse mit dem bayesschen zweidimensionalen Profilanpassungs-Code ProFit. Die Vorarbeit, einschließlich der Bildsegmentierung, Hintergrundsubtraktion, Modellierung der Punktspreizfunktion und Schätzung von Anfangswerten, wird mit dem Bildanalysen-Code ProFound ausgeführt. Nach der Modellierung wird eine Modellauswahl getroffen und Galaxien für welche keines der Modelle angemessen ist - z.B. asymmetrische und verschmelzende Systeme - markiert. Die Modellierungsqualität wird durch visuelle Inspektion, Vergleiche mit bestehenden Veröffentlichungen sowie zwischen unabhängigen Ergebnissen für mehrfach-Aufnahmen derselben Galaxie und mit speziell auf diese Arbeit zugeschnittenen Simulationen überprüft. Diese werden auch für eine Untersuchung von systematischen Fehlerquellen verwendet. Die Modellierungsresultate erweisen sich als verlässlich für eine große Spannbreite an verschiedenen Galaxietypen und Bildqualitäten. Es liegen nur minimale systematische Messabweichungen vor. Die systematischen Fehler sind einen Faktor von 2-3 größer als zufällige Fehler. Die automatisierte Modellauswahl stimmt mit einer Genauigkeit von > 90 % mit der visuellen Inspektion einer Teilprobe von Galaxien überein. Eine Untersuchung der g − r-Farben von Galaxiekomponenten und des zugehörigen Farbe-Helligkeits-Diagramms ergibt, dass diese im Einklang mit bestehenden Veröffentlichungen sind, trotz der größeren Flexibilität der Modelle dieser Arbeit. Alle Resultate sind auf der GAMA-Datenbank integriert.
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/9818
URN: urn:nbn:de:gbv:18-ediss-103248
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Liske, Jochen
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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