Stora astronomiska databaser som erhållits från himmelsundersökningar såsom SuperCOSMOS Sky Survey (SSS) lider undantagslöst av falska register som kommer från artefaktiska effekter av teleskop, satelliter och skräp objekt i omlopp runt jorden och fysiska defekter på den fotografiska plattan eller CCD. Även om antalet är relativt litet, utgör dessa falska uppteckningar ett betydande problem i många situationer, där de kan bli en stor del av de uppteckningar som kan vara av intresse för en viss astronom. Exakta och robusta tekniker behövs för att lokalisera och flagga sådana falska föremål, och vi genomför ett program som undersöker användningen av maskininlärningsteknik i detta sammanhang. I detta papper fokuserar vi på de fyra vanligaste orsakerna till oönskade poster i SSS: satellit- eller flygplansspår, repor, fibrer och andra linjära fenomen som introduceras på plattan, cirkulära haloes runt ljusa stjärnor på grund av inre reflektioner inom teleskopet och diffraktion spikar nära ljusa stjärnor. Lämpliga tekniker utvecklas för att upptäcka var och en av dessa. Metoderna tillämpas på SSS-data för att utveckla en datauppsättning falska objektdetekteringer, tillsammans med förtroendeåtgärder, som kan göra det möjligt att ta bort dessa oönskade data från övervägande. Dessa metoder är allmänna och kan anpassas till andra astronomiska undersökningsdata.
Denna metod utvecklades för att ta bort fyra typer av objekt -satellit eller flygplan spår, repor, fibrer och andra linjära fenomen infördes på plattan, cirkulär halos runt ljusa stjärnor på grund av inre reflektioner inom teleskopet och diffraktion spikar nära de ljusa stjärnorna i himlen undersökningsdata med hjälp av katalog av objekt som beskrivs i REF.
Cleaning sky survey data bases using Hough transform and renewal string approaches
{'venue': 'Monthly Notices of the Royal Astronomical Society', 'journal': 'Monthly Notices of the Royal Astronomical Society', 'mag_field_of_study': ['Physics']}