Chiunque utilizzi Pixinsight apprezza la funzionalità di annottare le immagini con lo script dedicato AnnotateImage.

Si tratta uno strumento potente e flessibile che permette di recuperare informazioni da molti cataloghi con i nomi delle stelle, gli oggetti Messier, NGC, PGC e molti altri.

Permette inoltre di utilizzare un catalogo personalizzato in formato testo ed è proprio questo l’approccio che ho utilizzato per mostrare su una foto le galassie presenti con l’informazione della magnitudine e della distanza partendo dal Hyperleda e da SIMBAD.

Sul forum di Pixinsight è presente un post (per leggerlo occorre essere registrati nel forum) che spiega nel dettaglio come utilizzare il file. Eccone un estratto:

Il catalogo personalizzato (custom catalog) è un file di testo in cui ogni riga è un record con i campi separati da tab. La prima linea deve contenere l’intestazione con i nomi delle colonne per ogni record. Le colonne disponibili sono:

  • RA: (obbligatorio) ascensione retta in gradi (non ore, ad esempio 225.211545)
  • DEC: (obbligatorio) declinazione in gradi (ad esempio -53.25664)
  • NAME: (opzionale) il nome dell’oggetto da mostrare a video (ad esempio NGC4565)
  • DIAMETER: (opzionale) diametro dell’oggetto in arcminuti. Se la colonna non esiste o ha un valore di zero l’oggetto è considerato puntiforme.
  • MAGNITUDE: (opzionale) magnitudine dell’oggetto.

Esempio di file

NAME RA DEC DIAMETER MAGNITUDE
2039348 338.5108333 33.81861111 0.83 12.68
2040409 338.630000 33.88083333 0.66 12.81
69218 338.7341667 33.92777778 0.21 11.25
141035 338.9245833 34.26694444 0 11.08
69256 338.966250 33.94527778 0.92 10.54
69260 338.986250 33.96583333 1.12 11.03

Come potete vedere la preparazione del file è relativamente semplice anche se limitata dal numero di informazioni disponibili.

È importante notare che il formato numerico è quello anglosassone e il separatore dei decimali è il “.” e non la “,”.

Partiamo recuperando le informazioni da SIMBAD che è un meta catalogo contenente le informazioni di oggetti astronomici partendo dalle informazioni presenti su articoli scientifici. Questo approccio consente di avere dati certificati da studi, ma limita il numero di informazioni recuperabili.

Per prima cosa recupero la posizione del centro della foto tramite lo sript ImageSolver di Pixinsight in cui devo indicare le coordinate di massima dell’oggetto, che si possono recuperare con il bottone Search, la distanza focale del mio telescopio e la grandezza dei pixel (nell’esempio seguente siamo su uno scatto di M51):

 

Il sistema troverà la posizione della foto e darà le coordinate del suo centro:

A questo punto possiamo utilizzare questi dati per andare a recuperare da SIMBAD le galassie presenti vicino a M51.

Lo facciamo tramite il link http://simbad.u-strasbg.fr/simbad/sim-tap dove possiamo utilizzare la seguente query di estrazione (tabelle di SIMBAD):

SELECT RA, DEC, main_id AS “NAME”, u_ as MAGNITUDE, galdim_majaxis AS DIAMETER FROM basic JOIN allfluxes ON allfluxes.oidref = oid WHERE basic.otype = ‘galaxy..’ and CONTAINS(POINT(‘ICRS’, ra, dec), CIRCLE(‘ICRS’, 202.5130625, 46.985275, 3.0)) = 1 –il terzo parametro di circle è in gradi and u_ is not null

nella quale le coordinate sono espresse in gradi.

Scegliete la modalità batch, il formato csv e Max record ad All

 

Il sistema creerà un file che potete scaricare selezionandolo dalla tabella in basso nello schermo tramite il pulsante Results:

Otteniamo così un file di testo in formato CSV (Comma Separeted Value, valori separati da virgola) che dobbiamo trasformare in un formato che lo script accetti. Basta sostituire le virgole presenti con dei tab e per fare questo io uso Notepad++.

Non resta che utilizzare il file così modificato come mostrato nella seguente figura:

 

selezionando il Custom Catalog (se non presente utilizzate il bottone +) e inserire nel Catalog Path il file, completo di percorso, appena creato.

Il risultato sarà qualcosa tipo la seguente immagine:

Il catalogo SIMBAD è utile ma, come dicevamo, non contiene molti oggetti e anche le query sono piuttosto limitate.

Questo non accade con il cataloghi presente su Hyperleda.

La procedura è molto simile solo che dovremo utilizzare l’interfaccia http://leda.univ-lyon1.fr/fullsql.html e la seguente query:

select al2000*15 as RA, de2000 as DEC, modbest, concat(objname,’-‘, round( CAST(float8 (10^(0.2*(modbest)-5))*3.26156377 as numeric), 0),’Mly’) as NAME, CASE WHEN bt is not null THEN bt ELSE kt END as MAGNITUDINE, 0.1*10^(logD25) as DIAMETER where objtype in (‘G’,’g’) and al2000 BETWEEN 12.4879698 AND 14.5079698 and de2000 BETWEEN 45.195151 AND 49.195151 order by kt

In questo caso le coordinate sono espresse in ore e non diamo più il centro ma gli estremi. Nel nome è presente anche la distanza in milioni di anni luce.

Il risultato sarà molto più ricco di dati: