Identification of Single Spectral Lines in Large Spectroscopic Surveys Using UMLAUT: an Unsupervised Machine-learning Algorithm Based on Unbiased Topology
Rattachement africain : it, us, Afrique du Sud, cl, ch, au, cn, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract The identification of an emission line is unambiguous when multiple spectral features are clearly visible in the same spectrum. However, in many cases, only one line is detected, making it difficult to correctly determine the redshift. We developed a freely available unsupervised machine-learning algorithm based on unbiased topology (UMLAUT) that can be used in a very wide variety of contexts, including the identification of single emission lines. To this purpose, the algorithm combines different sources of information, such as the apparent magnitude, size and color of the emitting source, and the equivalent width and wavelength of the detected line. In each specific case, the algorithm automatically identifies the most relevant ones (i.e., those able to minimize the dispersion associated with the output parameter). The outputs can be easily integrated into different algorithms, allowing us to combine supervised and unsupervised techniques and increasing the overall accuracy. We tested our software on WISP (WFC3 IR Spectroscopic Parallel) survey data. WISP represents one of the closest existing analogs to the near-IR spectroscopic surveys that are going to be performed by the future Euclid and Roman missions. These missions will investigate the large-scale structure of the universe by surveying a large portion of the extragalactic sky in near-IR slitless spectroscopy, detecting a relevant fraction of single emission lines. In our tests, UMLAUT correctly identifies real lines in 83.2% of the cases. The accuracy is slightly higher (84.4%) when combining our unsupervised approach with a supervised approach we previously developed.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Identification of Single Spectral Lines in Large Spectroscopic Surveys Using UMLAUT: an Unsupervised Machine-learning Algorithm Based on Unbiased Topology
- Date Crossref
- 01/12/2021
- Éditeur
- American Astronomical Society
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Padua pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Osservatorio Astronomico di Padova pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Minnesota MN Institute for Astrophysics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Istituto di Radioastronomia di Bologna pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Inter-university Institute for Data Intensive Astronomy Afrique du Sud (code pays fourni par la source)Structure de recherche
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University of the Western Cape University of the Western Cape, Afrique du Sud (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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University of Valparaíso pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Geneva pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Space Telescope Science Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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The University of Texas at Austin pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Australian National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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California Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Padua, Osservatorio Astronomico di Padova et MN Institute for Astrophysics — University of Minnesota, avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Afrique du Sud.
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