Datenreduktionspipelines
Die automatisierte Datenreduktion ist der Schlüssel zur erfolgreichen Nutzung der von autonomen Observatorien gelieferten Datenfülle. Dieser Bereich zeichnet sich durch die Reduktion photometrischer Daten aus, insbesondere von Daten, die mit Standard-CCDs (Charge Coupled Device) gewonnen wurden. Der prinzipielle Weg von CCD-Rohdaten zu wissenschaftlich verwertbaren Daten lässt sich am besten anhand des folgenden Flussdiagramms veranschaulichen:
Grundlegende Schritte bei der Reduktion von CCD-Daten. Die obere Reihe der Schritte gilt für alle optischen CCD-Daten, die untere Reihe ist spezifisch für die Bildgebung, obwohl Flatfielding und Verstärkungsanpassung auch z. B. bei der Reduktion von Spektroskopiedaten vorkommen können.
Nicht alle der oben beschriebenen Schritte sind für alle Detektoren und alle Anwendungsfälle erforderlich. Einige Reduktionsschritte können andere Algorithmen beinhalten oder mit einem anderen Satz von Kalibrierungsdaten arbeiten. Die Idee hinter einer Pipeline ist es, alle diese Schritte zu automatisieren, um von den Rohdaten zu sofort verwendbaren reduzierten Daten zu gelangen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.
Obwohl dies für sich genommen eine anspruchsvolle Aufgabe ist, können wir es wagen, die Frage zu stellen: Wenn es mehr als einen Weg gibt, um eine Teilaufgabe zu erfüllen, warum lässt man dann nicht den Benutzer die Methode bestimmen? In einer automatisierten Umgebung könnte dem Benutzer angeboten werden, bestimmte Datenreduzierungsschritte beim Hochladen von Blöcken anzufordern. In einem eher benutzergesteuerten Szenario kann es dem Benutzer überlassen werden, verschiedene Algorithmen anzugeben (oder sogar auszuprobieren), wenn er mit seinen Rohdaten dazu aufgefordert wird. Der letztgenannte Ansatz wurde von der ESO in ihrer Reflex Umgebung aufgegriffen - einer Umgebung, in der der Benutzer verschiedene Reduktionsschritte in einer grafischen Benutzeroberfläche festlegen kann.