Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/27418

Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Medindo catálogo de redshifts fotométricos com o LSST Data Preview 0.2: um estudo de ponta a ponta
Autor(es)/Inventor(es): Dourado, Andreia Araújo
Orientador: Moraes, Bruno Azevedo Lemos
Coorientador: Gschwend, Julia de Figueiredo
Resumo: A estimativa de redshifts fotométricos (photo-z) é uma tarefa fundamental e desafiadora na astronomia observacional moderna, especialmente para levantamentos de galáxias fotométricos em grande escala como o LSST (Legacy Survey of Space and Time). Algoritmos de machine learning têm se destacado como ferramentas promissoras, devido à sua flexibilidade e capacidade de modelar relações complexas e não lineares. Neste trabalho, exploramos as etapas para gerar um catálogo de photo-zs, com aplicação do algoritmo TPZ, baseado na construção de florestas aleatórias de árvores de decisão. Construímos um training set representativo com os dados simulados do LSST DP0.2, aplicando seleções de qualidade. Analisamos o impacto dos hiperparâmetros principais do TPZ e das diferentes escolhas de atributos para treinamento do modelo no resultado final. Mostramos as métricas de viés, dispersão e fração de outliers para os valores previstos de photo-z, além das métricas para avaliar a calibração das PDFs geradas, obtendo resultados consistentes e satisfatórios para o objetivo do nosso estudo. Aplicamos o modelo gerado no conjunto de dados de alta volumetria, através do pipeline pz-compute, desenvolvido pelo LIneA (Laboratório Interinstitucional de e-Astronomia) como parte de sua contribuição para o LSST. Construímos a distribuição de galáxias por redshift da tabela final, e analisamos a performance do algoritmo no cluster de computadores.
Palavras-chave: Cosmologia observacional
Redshifts fotométricos
Aprendizado de máquina
Observational cosmology
Photometric redshifts
Machine learning
Assunto CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::ASTRONOMIA
Unidade produtora: Observatório do Valongo
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: 19-Set-2025
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Citação: DOURADO, Andreia Araújo. Medindo catálogo de redshifts fotométricos com o LSST Data Preview 0.2: um estudo de ponta a ponta. 2025. 97 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Astronomia) - Observatório do Valongo, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2025.
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