Les étoiles

Session de référence pour le 29 mars. Le programme du jour: les étoiles !

À retenir: la seule manière d’observer les étoiles pendant (presque) toute l’histoire de l’humanité a été … de les regarder. Les avancées de la sciences nous ont permis de passer de l’observation visuelle a l’observation « assistée », tout d’abord en prenant des photos dans le domaine visible puis en utilisant des capteurs, de même que des télescopes adaptés a l’observation dans d’autres domaines du spectre électromagnétique.

Par exemple, l’exemple ci-dessous (M16) illustre très bien le fait que selon la portion du spectre électromagnétique que nous observons, les informations peuvent être très différentes. Dans ce cas précis regarder dans l’infrarouge permet de « voir à travers » les nuages de gaz.

Credit:NASAESA/Hubble and the Hubble Heritage Team

C’est donc pour cela que les filtres utilises sont très importants et permettent en fait d’observer des phénomènes physiques. Un filtre très utilisé en astrophotographie est le filtre Hydrogène alpha, souvent noté H-alpha. Pour l’imagerie planétaire, les filtres Methane (CH4) sont souvent utilises. Une très bonne présentation sur l’utilisation (et l’impact) des filtres pour l’imagerie planétaire est disponible ici.

Forcément, utiliser des filtres spécifiques rends le traitement d’image un peu plus compliqué, et ce que l’on voit sur les images n’est plus dans ce cas ce que l’on verrait avec nos yeux !

Notebook – images de Voyager

Un petit peu de contexte: une bonne partie de l’industrie et de la communauté scientifique utilise depuis longtemps déjà le langage python lorsqu’il s’agit de programmer quelque chose, traiter des données (ou les visualiser) etc … Ceci principalement pour deux raisons:

  • python est facile a apprendre et simple a utiliser
  • la communauté est à la fois importante et très active, il est donc facile d’obtenir de l’aide et les librairies spécialisées sont nombreuses (science, astronomie, intelligence artificielle, etc)

Plusieurs avantages donc, mais pas vraiment de grosse différenciation par rapport aux autres langages. Jusqu’à l’arrivée des notebooks … concept connu depuis bien longtemps des utilisateurs de Mathematica. L’idée est très simple : lorsque l’on écrit un article scientifique, il y a toujours des calculs qui sont reproductibles … Serait-il possible d’avoir un nouveau type d’article, ou l’on pourrait à la fois expliquer ce que l’on fait, mais en plus être capable de « refaire » les calculs ? Et bien oui, ce sont les notebooks (Jupyter). Les exemples sont multiples:

Et plein d’autres encore. Lorsque ces notebooks sont placés dans le contexte du cloud, cela devient encore plus intéressant car il n’y a plus rien à installer sur son ordinateur (et donc a maintenir à mesure que les versions changent), et en plus certains sont gratuits, comme par exemple:

Il est bien sur possible d’installer une distribution sur son ordinateur. Celle que j’utilise est Anaconda (version gratuite).

Alors, ça donne quoi en « vrai » ? Le notebook que nous avons vu lors de la dernière session été consacré a la recherche, récupération et visualisation de données de la sonde Voyager2 (en particulier les données concernant Neptune)

notebook Jupyter – Voyager2 et pandas

Le notebook en tant que tel est disponible sur github ici. A noter que sur github (un endroit pour entreposer et partager vos programmes/données et surtout garder trace des modifications apportées au code), on ne peut pas « executer » les notebooks, seulement les voir, et cela ne marche pas toujours très bien … par exemple, la photo de Neptune au tout début du notebook n’apparait pas sur github. C’est pour cela que j’ai ajoute un lien/icone sur la page suivante pour « lancer » le notebook sur binder:

Github – executer un notebook sur binder

Et voilà, cela parait un peu compliqué au début, ce qui est normal car c’est nouveau !

Chasse aux aurores boréales

Et bien … chasse infructueuse … j’ai quand même pu prendre quelques photos.

J’ai ensuite pris plusieurs images de ma constellation préférée, Orion et utilise PixInsight pour faire une intégration :

Finalement, et malheureusement c’est une image incomplète car lorsque j’ai réinstallé mon laptop après avoir change le disque dur, je n’ai pas vérifié les paramètres de mise en veille … donc l’ordinateur s’est mis en veille après 30 mins … Là par contre, c’est à vous de me dire ce que j’ai pris en photo !

Tout cela juste avec mon appareil photo monté sur un trépied … comme quoi on peut vraiment s’amuser, même sans utiliser le télescope !

Imagerie planétaire

Au menu ce soir, un peu d’imagerie planétaire avec de vraies données. Un petit rappel tout d’abord: on ne prend généralement pas de « photos » de planètes, ou de la lune. Le problème avec les planètes (aussi avec la lune et le soleil), c’est que ce ne sont pas des « points » mais vraiment des objets. Dans ce cas, les couches de l’atmosphère à travers lesquelles les rayons lumineux passent jouent un rôle très important. Vous souvenez-vous l’été dernier, dans la voiture sur l’autoroute en train de regarder au loin ? Vous avez probablement remarque cet espèce de flou fluctuant … c’est cela ! C’est le principe du mirage : différentes couches d’air a différentes températures et des turbulences. C’est exactement ce que l’on voit lorsque l’on regarde par exemple la lune a fort grossissement:

la lune, telescope C8

Si l’on regarde bien on voit que par moment l’image est très claire : les différentes couches de l’atmosphère agissent comme une loupe qui va corriger le fait que nous ne sommes pas tout à fait au meilleur focus. L’idée est donc d’analyser la vidéo, et de ne garder que les « meilleures » images (celles qui sont les plus claires) et ensuite de les additionner, afin d’améliorer le rapport signal/bruit. C’est exactement ce que registax, le logiciel que nous allons utiliser fait.

C’est un logiciel windows et l’installation se fait en deux parties. Il faut tout d’abord installer la version stable (version 6) en cliquant sur ce lien:

L’installation est tout à fait standard : on clique sur le fichier téléchargé et on suit le processus d’installation. Ensuite, on télécharge la mise a jour en utilisant ce lien :

Le processus d’installation est identique. Une fois termine, on peut commencer à faire du traitement d’image planétaire !