Methods for the analysis of MUSE extragalactic deep fields : hyperspectral unmixing and data fusion ; detection of extended sources with large-scale inference.
Méthodes pour l'analyse des champs profonds extragalactiques MUSE : démélange et fusion de données hyperspectrales ; détection de sources étendues par inférence à grande échelle.
Résumé
This work takes place in the context of the study of hyperspectral deep fields produced by
the European 3D spectrograph MUSE. These fields allow to explore the young remote Universe and to study
the physical and chemical properties of the first galactical and extra-galactical structures. The first part of the
thesis deals with the estimation of a spectral signature for each galaxy. As MUSE is a terrestrial instrument,
the atmospheric turbulences strongly degrades the spatial resolution power of the instrument thus generating
spectral mixing of multiple sources. To remove this issue, data fusion approaches, based on a linear mixing
model and complementary data from the Hubble Space Telescope are proposed, allowing the spectral sepa-
ration of the sources. The second goal of this thesis is to detect the Circum-Galactic Medium (CGM). This
CGM, which is formed of clouds of gas surrounding some galaxies, is characterized by a spatially extended
faint spectral signature. To detect this kind of signal, an hypothesis testing approach is proposed, based on a
max-test strategy on a dictionary. The test statistics is learned on the data. This method is then extended to
better take into account the spatial structure of the targets, thus improving the detection power, while still
ensuring global error control. All these developments are integrated in the software library of the MUSE consor-
tium in order to be used by the astrophysical community. Moreover, these works can easily be extended beyond
MUSE data to other application fields that need faint extended source detection and source separation methods.
Ces travaux se placent dans le contexte de l’étude des champs profonds hyperspectraux
produits par l’instrument d’observation céleste MUSE. Ces données permettent de sonder l’Univers lointain
et d’étudier les propriétés physiques et chimiques des premières structures galactiques et extra-galactiques. La
première problématique abordée dans cette thèse est l’attribution d’une signature spectrale pour chaque source
galactique. MUSE étant un instrument au sol, la turbulence atmosphérique dégrade fortement le pouvoir de
résolution spatiale de l’instrument, ce qui génère des situations de mélange spectral pour un grand nombre de
sources. Pour lever cette limitation, des approches de fusion de données, s’appuyant sur les données complémen-
taires du télescope spatial Hubble et d’un modèle de mélange linéaire, sont proposées, permettant la séparation
spectrale des sources du champ. Le second objectif de cette thèse est la détection du Circum-Galactic Medium
(CGM). Le CGM, milieu gazeux s’étendant autour de certaines galaxies, se caractérise par une signature spatia-
lement diffuse et de faible intensité spectrale. Une méthode de détection de cette signature par test d’hypothèse
est développée, basée sur une stratégie de max-test sur un dictionnaire et un apprentissage des statistiques de
test sur les données. Cette méthode est ensuite étendue pour prendre en compte la structure spatiale des sources
et ainsi améliorer la puissance de détection tout en conservant un contrôle global des erreurs. Les codes dévelop-
pés sont intégrés dans la bibliothèque logicielle du consortium MUSE afin d’être utilisables par l’ensemble de la
communauté. De plus, si ces travaux sont particulièrement adaptés aux données MUSE, ils peuvent être étendus
à d’autres applications dans les domaines de la séparation de sources et de la détection de sources étendues.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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