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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)
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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
PLAN
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POURQUOI LES OBJETS STELLAIRES JEUNES ? FORMATION STELLAIRE ET PLANÉTAIRE
Bouvier & Malbet 2001
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Caractéristiques de la région à étudier : Rayon de 0.1 à 10 UA Température de 150 à 4000 K
Þ Conditions instrumentales : 1 µm ≤ ≤ 10 µm (infrarouge) Résolution angulaire entre 0.5 et 70 mas (Taureau @
150pc)
Þ Interférométrie infrarouge
CONTEXTE ASTROPHYSIQUE - ÉTUDE DES CONDITIONS PHYSIQUES DU DISQUE DE POUSSIÈRE INTERNE
Dust
Wind
Accretion disk
Magnetosphere
Gas
Planet
Malbet 2007
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Un seul télescope
Recombinaison cohérente des faisceaux provenant de plusieurs télescopes
Þ Haute résolution angulaire
POURQUOI L’INTERFÉROMÉTRIE ? ACCÈS À LA HAUTE RÉSOLUTION ANGULAIRE
ESO Paranal, Chile
D = 8-10 m 70mas = ~10 UA @ 150pc
B = quelques 100aines de m 2mas = ~0.3 UA @ 150pc
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Observables :
1. Visibilités carrées V2 Þ Taille caractéristique de
l’émission2. Phase φ Þ Localisation du
photocentre de l’objet3. Clôture de phase CPÞ Degré d’asymétrie de
l’émission
INTERFÉROMÉTRIE – OBSERVABLES
k
i jφij
φjkφkiCPijk = φij + φjk + φki
Analogie avec l’expérience de Young où fentes = télescopes Þ franges d’interférences
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Difficulté : pas d’image directe de l’objet
Analyse : ajustement de modèle
INTERFÉROMÉTRIE – ANALYSE DES DONNÉES
Plan u,v Courbe de visibilité
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Emission dominante dans le proche infrarouge = zone de sublimation de la poussière
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
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
Þ 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 ?Þ Renforce la confiance dans le modèle, apporte
de nouvelles contraintes sur les modèles, révèle des structures inattendues
AUTRES MÉTHODES D’ANALYSE ?
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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)
ETAT DE L’ART DE LA RECONSTRUCTION D’IMAGES EN INTERFÉROMÉTRIE INFRAROUGE
Þ Étude de la méthode de reconstruction d’images
Monnier et al. 2007
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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
PLAN
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, …) régularisations
RECONSTRUCTION D’IMAGES – PRINCIPE
Transformée de Fourier (TF)
TF-1 ?
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Fonction à minimiser : vraisemblance pénalisée = « 2 modifié »
Questions : quels sont les paramètres optimaux ? Type de régularisations ? Valeur de µ ? Limites sur nombre/qualité des données ?
Þ Tests systématiques
Utilisation de MiRA (Thiébaut 2008) pour son adaptabilité
RECONSTRUCTION D’IMAGES – PRINCIPE
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2 sur les données
Facteur de poids
2 sur les régularisations
11 régularisations communément utilisées: lissage, compacité, variation totale, norme Lp, entropie TOUJOURS positivité & normalisation
10 objets astrophysiques avec structures différentes = images de référence
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TESTS SYSTÉMATIQUES – PARAMÈTRES Renard et al.,
submitted
3 plans (u,v) : distribution homogène (non spécifique)
3 rapports signal-à-bruit (RSB) : 100, 50 et 1015
TESTS SYSTÉMATIQUES – PARAMÈTRES
31 mesures
~8 télescopes
~ 4 nuits à 3T
88 mesures
~13 télescopes
~10 nuits à 3T
245 mesures
~22 télescopes
~25 nuits à 3TSituation actuelle
Renard et al., submitted
Erreur quadratique moyenne (EQM) : différence moindre carré entre l’image réelle et l’image
reconstruite
TESTS SYSTÉMATIQUES – CRITÈRE DE QUALITÉ
TF MiRA
UV (3)RSB (3)
Simulated Data (90)Regul. (11)
+Différents µ
(24)Image de
référence (10)
Image reconstrui
te( 24 000)
Hypothèse : mesure de la phase Problème CONVEXE
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Renard et al., submitted
Dépend surtout de la régularisation
Quasi indépendant du plan UV et RSB
Þ Valeur optimale de µ pour chaque régularisation (N.B. dépendance sur la taille du pixel et structure globale de l’objet)
TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE : FACTEUR DE POIDS Μ
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Renard et al., submitted
Limite sur le plan UV : 31 données pas assez, 88 ok
Pas de limite sur le RSBÞ Nombre de données indépendantes plus critique
que leur qualité
TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE : LIMITE SUR LE PLAN UV & RSB
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Renard et al., 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 dans le plan uv
TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE : RÉGULARISATIONS
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Renard et al., submitted
Retour à des données réelles : Trous dans le plan uv, répartition non homogène Clôture de phase au lieu de la phase
Þ Tests sur données réelles : 3-4 régularisations et valeurs de µ
TESTS SYSTÉMATIQUES – RÉSULTATS
Nombre de données plus critique que RSB
Facteur de poids µ
Variation totale = minimisation du gradient total de l’image
Dépend surtout de la régularisation
Indépendant du plan UV et RSB
Þ Valeur optimale de µ pour chaque régularisation
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RégularisationsLimite UV &
RSB
Renard et al., submitted
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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
PLAN
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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 ?
Þ GWOri est un système complexe
Þ Aide interférométrie : information sur la géométrie du système
1ER OBJET : GW ORIONIS – DESCRIPTION
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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)
1ER OBJET : GW ORIONIS – DONNÉES
Berger et al., 2005
1ER OBJET : GW ORIONIS – RECONSTRUCTION D’IMAGES
A
B
C
Berger et al., in prep.
24GW Orionis est un système triple
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Méthode indépendante : ajustement de modèle1. Binaire2. Triple
1ER OBJET : GW ORIONIS – ANALYSE
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Même résultat avec 2 méthodes indépendantes Þ Validation de la technique de reconstruction
d’images
1ER OBJET : GW ORIONIS – CONCLUSION
A
B
C
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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
2ÈME OBJET : MWC 275 – DESCRIPTION
Þ Cas d’étude pour comprendre la distribution de la matière circumstellaire
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 Emission forte (50%) à l’intérieur de l’anneau
(Tannirkulam et al. 2008, Benisty et al. 2010) : nature ?
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2ÈME OBJET : MWC 275 – DONNÉES
Qu’est ce qu’on voit ?!
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2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION D’IMAGES
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MÉTHODOLOGIE UTILISATION D’UN MODÈLE
TF (même plan uv, mêmes
barres d’erreur)
Données simulées @ conditions réelles
MiRA (même
régularisation, même µ)
Comparaison
Modèle de l’objet à
reconstruire
Identification des artefacts
Image reconstruite du MODELE
1
2
3
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
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2ÈME OBJET : MWC 275 – MODÈLE
Étoile
Anneau
Disque interne
Benisty et al., 2010
1. Étoile : tache centrale la plus brillante2. Anneau :
o Bonne localisationo Sous forme non lisse (dus au plan uv)o Distribution non homogèneo Pas d’anneau en bande H ! (besoin de données à plus haute
résolution)3. Disque interne qui remplit l’espace entre l’étoile et
l’anneau
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2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION DU MODÈLE Renard et al.,
2010
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
Þ Objet réel plus complexe que le modèle33
2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION D’IMAGES Renard et al.,
2010
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 ?
Þ Première image de l’environnement proche d’un objet stellaire jeune complexe
Þ Image modèle ≠ image réelle objet plus complexe que modèle actuel
2ÈME OBJET : MWC 275 – CONCLUSIONS
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35
Étoile de Herbig Ae Excès infrarouge présence d’un disque Variabilité photométrique et spectrométrique
présence de gaz en accrétion Champ magnétique
Þ Peu de choses connues sur le disque aux UA internes, rien en proche infrarouge
Þ Première analyse & image du disque interne en infrarouge proche
3ÈME OBJET : HR5999 – DESCRIPTION
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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
3ÈME OBJET : HR5999 – DONNÉES
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%)
présence d’un disque interne
3ÈME OBJET : HR5999 – RECONSTRUCTION D’IMAGES
37
Benisty, Renard et al., submitted
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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
3ÈME OBJET : HR5999 – MODÈLEBenisty, Renard et al.,
submitted
Observations Modèle
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) ?
Þ Utilisation simultanée des techniques d’ajustement de modèle et de reconstruction d’images
Þ Perte de dynamique dû à la variabilité dans les données
3ÈME OBJET : HR5999 – CONCLUSIONS
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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
PLAN
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Etude du terme de régularisation Þ paramètres optimaux de la reconstruction
d’images (régularisation & facteur de poids µ)Þ Limite sur le plan u,v Application astrophysique
Premières images de l’environnement proche des étoiles jeunes complexes
Mise au point d’une méthodologie détermination des artefacts
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
CONCLUSIONS
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Règle 1 : réaliser un grand nombre
de données indépendantes
Règle 2 : aller-retour entre le modèle et l’image
reconstruite
CONCLUSIONS
Dullemond & Monnier 2010
Millan-Gabet et al. 2007
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Augmentation du nombre de télescopes utilisés simultanément (4 actuellement) VLTI/Pionier & CHARA/Mirc Instruments de seconde génération
dédiés à l’imagerie (Gravity, Matisse, VSI)
Þ Plus de données de meilleure qualité
Þ 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 de données en moins de temps)
PERSPECTIVES 3 télescopes
4 télescopes
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
PERSPECTIVES
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MERCI POUR VOTRE ATTENTION
Communiqué de Presse ESO sur MWC 275