srenard-these_Presentation

Report
IMAGER LES ZONES DE FORMATION
DES PLANÈTES AUTOUR DES ÉTOILES
JEUNES DANS LE CADRE DE
RECONSTRUCTION D’IMAGES POUR
LE VLTI
Stéphanie Renard
Soutenance de Thèse
Directeurs de thèse :
Fabien Malbet (LAOG) & Eric Thiébaut (CRAL)
PLAN

Introduction
Formation stellaire et planétaire  objets stellaires jeunes
 Technique d’observation : l’interférométrie


Partie I : Analyse de la technique de reconstruction
d’images
Principe de la reconstruction d’images en interférométrie
 Analyse du terme de régularisation


Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes
GW Orionis
 MWC 275
 HR 5999


Conclusions & Perspectives
2
POURQUOI LES OBJETS STELLAIRES JEUNES ?
 FORMATION STELLAIRE ET PLANÉTAIRE
3
Bouvier & Malbet 2001
CONTEXTE ASTROPHYSIQUE - ÉTUDE DES CONDITIONS
PHYSIQUES DU DISQUE DE POUSSIÈRE INTERNE
Dust
Magnetosphere
Planet
Accretion disk
Gas
Wind
Malbet 2007

Caractéristiques de la région à étudier :


Rayon de 0.1 à 10 UA
Température de 150 à 4000 K
 Conditions instrumentales :


1 µm ≤  ≤ 10 µm (infrarouge)
Résolution angulaire entre 0.5 et 70 mas (Taureau @ 150pc)
 Interférométrie infrarouge
4
POURQUOI L’INTERFÉROMÉTRIE ?
ACCÈS À LA HAUTE RÉSOLUTION ANGULAIRE

Un seul télescope
D = 8-10 m  70mas = ~10 UA @ 150pc

Recombinaison cohérente des faisceaux provenant de
plusieurs télescopes
ESO Paranal, Chile
B = quelques 100aines de m
 2mas = ~0.3 UA @ 150pc
 Haute résolution angulaire
5
INTERFÉROMÉTRIE – OBSERVABLES
Analogie avec l’expérience de Young où fentes = télescopes
franges d’interférences


Observables :
1. Visibilités carrées V2
Taille caractéristique de
l’émission
2. Phase φ
Localisation du
photocentre de l’objet
3. Clôture de phase CP
Degré d’asymétrie de
l’émission
φij
i
j
φjk
φki
k
CPijk = φij + φjk + φki
6
INTERFÉROMÉTRIE – ANALYSE DES
DONNÉES
Difficulté : pas d’image directe de l’objet
 Analyse : ajustement de modèle

Plan u,v
Courbe de
visibilité
7
ETAT DE L’ART DES OBSERVATIONS
INTERFÉROMÉTRIQUES SUR LES OBJETS JEUNES
Morphologie du disque des étoiles jeunes et information
sur les phénomènes se déroulant dans leur
environnement proche
Millan-Gabet et al.
2007
Emission dominante dans le proche
infrarouge = zone de sublimation
de la poussière
8
AUTRES MÉTHODES D’ANALYSE ?

Intérêts de la reconstruction d’images



Image directe  plus facile à analyser
Sans a priori fort sur l’objet
Objet complexe  non limité à un modèle simple
 Méthode unique pour analyser les données sans
hypothèse a priori forte de l’objet

Questions


La vision actuelle des objets jeunes est-elle correcte ?
Existe-t-il une composante majeure supplémentaire à
ajouter dans les modèles ?
 Renforce
la confiance dans le modèle, apporte de
nouvelles contraintes sur les modèles, révèle des
structures inattendues
9
ETAT DE L’ART DE LA RECONSTRUCTION D’IMAGES
EN INTERFÉROMÉTRIE INFRAROUGE
Plus difficile qu’en radio
(moins de mesures, perte de
la phase)  nouvelles
méthodes
 Reconstruction d’images =
premiers essais  pour se
rassurer : image avec
différents algorithmes
 Rien sur les objets jeunes :
objets difficiles (complexes :
mélange de structures
lisses et ponctuelles)

Monnier et al. 2007
 Étude de la méthode de reconstruction d’images
10
PLAN

Introduction
Formation stellaire et planétaire  objets stellaires jeunes
 Technique d’observation : l’interférométrie


Partie I : Analyse de la technique de reconstruction
d’images
Principe de la reconstruction d’images en interférométrie
 Analyse du terme de régularisation


Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes
GW Orionis
 MWC 275
 HR 5999


Conclusions & Perspectives
11
RECONSTRUCTION D’IMAGES – PRINCIPE
Transformée de Fourier
(TF)
TF-1 ? 
Problème mal posé : plus d’inconnues (pixels) que de
données  infinité de solutions
 Ajout de contraintes supplémentaires = connaissances
a priori faibles de l’objet (lisse, compact, positif, …)
12
 régularisations

RECONSTRUCTION D’IMAGES – PRINCIPE

Fonction à minimiser : vraisemblance pénalisée =
« 2 modifié »
2 sur les
données

Facteur
de poids
2 sur les
régularisations
Questions : quels sont les paramètres optimaux ?
Type de régularisations ?
 Valeur de µ ?
 Limites sur nombre/qualité des données ?

Tests systématiques

Utilisation de MiRA (Thiébaut 2008) pour son
adaptabilité
13
Renard et al.,
submitted
TESTS SYSTÉMATIQUES – PARAMÈTRES

11 régularisations communément utilisées: lissage,
compacité, variation totale, norme Lp, entropie


TOUJOURS positivité & normalisation
10 objets astrophysiques avec structures différentes =
images de référence
14
Renard et al.,
submitted
TESTS SYSTÉMATIQUES – PARAMÈTRES


3 plans (u,v) : distribution homogène (non spécifique)
245 mesures
88 mesures
31 mesures
22 télescopes
13 télescopes
8 télescopes
25 nuits à 3T
10 nuits à 3T
 4 nuits à 3T
Situation actuelle
3 rapports signal-à-bruit (RSB) : 100, 50 et 10
15
Renard
TESTS SYSTÉMATIQUES – CRITÈRE
DEet al.,
submitted
QUALITÉ
Hypothèse : mesure
de la phase 
Problème CONVEXE
T
F
UV (3)
RSB (3)
Image de
référence
(10)
MiRA
Regul. (11)
+
Différents µ
(24)
Image
reconstruit
e
( 24 000)
Erreur quadratique moyenne (EQM) : différence moindre
carré entre l’image réelle et l’image reconstruite
16
TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE : FACTEUR DE
POIDS Μ
Renard et al.,
submitted
 Dépend surtout de la
régularisation
 Quasi indépendant du
plan UV et RSB
Valeur optimale de µ
pour chaque
régularisation
(N.B. dépendance sur la
taille du pixel et
structure globale de
l’objet)
17
TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE : LIMITE SUR
LE PLAN UV & RSB
Renard et al.,
submitted
Limite sur le plan UV : 31 données pas assez, 88 ok
 Pas de limite sur le RSB
 Nombre de données indépendantes plus critique que 18
leur qualité

et al.,
TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE Renard
:
RÉGULARISATIONS
submitted
La meilleure : Variation totale = minimisation du
gradient total de l’image  image continue par
morceaux avec le moins de contour (en longueur totale)
 Indépendante des objets  problème principal = trous
19
dans le plan uv

Renard et al.,
submitted
TESTS SYSTÉMATIQUES – RÉSULTATS
Régularisations

Variation totale
= minimisation du
gradient total de
l’image

Limite UV &
RSB
Facteur de poids
µ
Dépend surtout de
la régularisation
 Indépendant du
plan UV et RSB
Valeur optimale de
µ pour chaque
régularisation


Nombre de
données plus
critique que RSB
Retour à des données réelles :
Trous dans le plan uv, répartition non homogène
 Clôture de phase au lieu de la phase

 Tests
sur données réelles : 3-4 régularisations et
valeurs de µ
20
PLAN

Introduction
Formation stellaire et planétaire  objets stellaires jeunes
 Technique d’observation : l’interférométrie


Partie I : Analyse de la technique de reconstruction
d’images
Principe de la reconstruction d’images en interférométrie
 Analyse du terme de régularisation


Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes
GW Orionis
 MWC 275
 HR 5999


Conclusions & Perspectives
21
1ER OBJET : GW ORIONIS – DESCRIPTION
Objet jeune de type T Tauri (M ~ Msol.)
 Une des plus brillantes et des plus massives
 Très fort excès infrarouge  disque


Système binaire (Mathieu et al. 1991)

Séparation de 1.1 UA (3 mas)
Présence d’un compagnon ?
 Disque circumstellaire (2?), disque circumbinaire ?
 Inclinaison du système ?

 GWOri est un système complexe
 Aide interférométrie : information sur la géométrie
du système
22
1ER OBJET : GW ORIONIS – DONNÉES
Berger et al., 2005
Interféromètre IOTA
 Bande H (1.65 µm)
 6 nuits à 3 télescopes en
8 jours  111 V2 & 37
CP
 Présence forte du 3ème
compagnon (binaire
large)

23
1ER OBJET : GW ORIONIS – RECONSTRUCTION
Berger et al., in prep.
D’IMAGES
A
B
C
GW Orionis est un système
triple
24
1ER OBJET : GW ORIONIS – ANALYSE

Méthode indépendante : ajustement de modèle
1. Binaire
2. Triple
25
1ER OBJET : GW ORIONIS – CONCLUSION
A
B
C
Même résultat avec 2 méthodes indépendantes
26
Validation de la technique de reconstruction d’images

2ÈME OBJET : MWC 275 – DESCRIPTION





Objet stellaire jeune : Herbig
Ae (2.3 Msol.)
Une des plus proche (122 pc)
Excès infrarouge : disque
(Mannings & Sargent 1997)
avec émission variable (Sitko et
al. 2008)
Présence d’un jet
perpendiculaire au disque
(Devine & Grady et al. 2000)
Signe d’accrétion
 Cas d’étude pour comprendre la distribution de la
matière circumstellaire
27
2ÈME OBJET : MWC 275 – DONNÉES






Plusieurs interféromètres (2 & 3 tél.): VLTI, IOTA, CHARA, Keck-I
Bande H (1.6-1.8 µm) & K (2-2.4 µm) + dispersion spectrale
17 nuits en K - 14 nuits en H (sur 3mois)  967 V2 en K & 554 en H
Données K : base max. plus longue que H  plus de résolution en K
Taille caractéristique de l’émission infrarouge : 0.45 UA
28
Emission forte (50%) à l’intérieur de l’anneau
(Tannirkulam et al. 2008, Benisty et al. 2010) : nature ?
2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION
D’IMAGES
Qu’est ce qu’on voit ?!
29
MÉTHODOLOGIE  UTILISATION D’UN
MODÈLE
Données simulées @
conditions réelles
1
Modèle de
l’objet à
reconstruire
TF
(même plan uv,
mêmes barres
d’erreur)
3
Comparaison
Identification
des artefacts
2
MiRA
(même
régularisation
, même µ)
Image
reconstruite
du MODELE
30
2ÈME OBJET : MWC 275 – MODÈLE
Benisty et al.,
2010
Étoile
Anneau
Disque
interne
Modèle à 3 composantes (étoile, anneau, disque interne)
 Anneau plus brillant au N-E
 Anneau en H moins brillant que en K
 Plus de 50% du flux dans le disque interne

31
2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION DU
MODÈLE
1.
2.
Étoile : tache centrale la plus brillante
Anneau :
o
o
o
o
3.
Renard et al., 2010
Bonne localisation
Sous forme non lisse (dus au plan uv)
Distribution non homogène
Pas d’anneau en bande H ! (besoin de données à plus haute
résolution)
Disque interne qui remplit l’espace entre l’étoile et l’anneau
32
2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION
Renard et al., 2010
D’IMAGES


Etoile = max. des images
Principaux points diffus secondaires = anneau



Caractéristiques proches du modèle
Distribution non homogène
Présent en H ?
A l’intérieur de l’anneau : 70% en K, 86% en H  plus que l’étoile
 émission importante entre l’anneau et l’étoile
33
Objet réel plus complexe que le modèle

2ÈME OBJET : MWC 275 – CONCLUSIONS
Présence d’un disque asymétrique incliné
 Augmentation de l’émission au rayon de sublimation
de la poussière : forme physique ?
 Distribution non uniforme de l’anneau confirmée
 Présence d’un disque interne confirmé : nature ?

 Première image de l’environnement proche d’un objet
stellaire jeune complexe
 Image modèle ≠ image réelle  objet plus complexe
que modèle actuel
34
3ÈME OBJET : HR5999 – DESCRIPTION
Étoile de Herbig Ae
 Excès infrarouge  présence d’un disque
 Variabilité photométrique et spectrométrique 
présence de gaz en accrétion
 Champ magnétique

 Peu de choses connues sur le disque aux UA internes,
rien en proche infrarouge
 Première analyse & image du disque interne en
infrarouge proche
35
3ÈME OBJET : HR5999 – DONNÉES




Interféromètre VLTI
Bandes K (1014V2+CP) & H (498V2+CP) + dispersion spectrale
14 nuits en K et 10 nuits en H étalées sur 2 ans
Objet très complexe + variabilité de l’objet
36
Benisty, Renard et al.,
3ÈME OBJET : HR5999 – RECONSTRUCTION
submitted
D’IMAGES

Anneau



Moins visible en H que en K
Plus proche de l’étoile en H que en K  gradient de
température
Trop de flux dans la tache centrale (K : 65%, H : 80%) 
37
présence d’un disque interne
3ÈME
Benisty, Renard et al.,
submitted
OBJET : HR5999 – MODÈLE
Observations

Modèle
Paramètres du modèle dégénérés  allers-retours
entre la reconstruction d’images et l’ajustement de
modèle


Anneau visible en K mais pas totalement en H
Disque interne non visible à cause de la variation dans les
données = perte de dynamique dans l’image
38
3ÈME OBJET : HR5999 – CONCLUSIONS
Première image de l’environnement proche de cet objet
 3 composantes

Étoile
 Anneau @ 0.65 UA = rayon de sublimation (K : 40%, H :
26%) Anneau = augmentation brusque du contraste dû à un
changement d’opacité
 Disque interne (K : 38%, H : 34%) similaire à d’autres
objets jeunes (AB Aur, MWC 275, MWC 758, HR 5999)

Caractéristique générale à toutes les étoiles de Herbig Ae ?
 Nature (disque gazeux, grains réfractaires) ?

 Utilisation
simultanée des techniques d’ajustement de
modèle et de reconstruction d’images
 Perte de dynamique dû à la variabilité dans les
39
données
PLAN

Introduction
Formation stellaire et planétaire  objets stellaires jeunes
 Technique d’observation : l’interférométrie


Partie I : Analyse de la technique de reconstruction
d’images
Principe de la reconstruction d’images en interférométrie
 Analyse du terme de régularisation


Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes
GW Orionis
 MWC 275
 HR 5999


Conclusions & Perspectives
40
CONCLUSIONS
Etude du terme de régularisation
 paramètres optimaux de la reconstruction d’images
(régularisation & facteur de poids µ) Règle 1 : réaliser un
grand nombre de
 Limite sur le plan u,v
données
 Application astrophysique
indépendantes

Premières images de l’environnement proche des étoiles
jeunes complexes
 Mise au point d’une méthodologie  détermination des
artefacts
Règle 2 : aller-retour entre le
modèle et l’image reconstruite


Points critiques :


Non homogénéité du plan uv : trous dans le plan uv =
artefacts
Qualité des données : grosse barre d’erreur, non
simultanéité des données  diminution de la dynamique
41
CONCLUSIONS
Millan-Gabet et al.
2007
Dullemond & Monnier
2010
42
PERSPECTIVES

3 télescopes
Augmentation du nombre de
télescopes utilisés simultanément (4
actuellement)
VLTI/Pionier & CHARA/Mirc
 Instruments de seconde génération
dédiés à l’imagerie (Gravity, Matisse,
VSI)

Plus de données de meilleure qualité
Reconstruction d’images = outil de
base d’analyse

Futur proche : favoriser la
relocalisation des télescopes pour
améliorer les résultats (plan uv
homogène, obtention de suffisamment
4 télescopes
43
PERSPECTIVES

Algorithmique




Développer des régularisations plus adaptées aux objets
jeunes
Utilisation de l’information en longueur d’onde  Evolution
de l’objet avec la longueur d’onde
Phase différentielle
Astrophysique


Large programme d’observation  déterminer les tendances
générales (disque interne ? Autre composante ?)
Reconstruire des images d’objets de plus en plus complexes
Disque en rotation
 Jet (imagerie dans les raies)
 Planètes en cours de formation

44
Communiqué de Presse ESO sur MWC 275
MERCI POUR VOTRE ATTENTION

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