0 引言

    随着科学技术的进步和大批巡天观测项目的实施，当前的天文数据正呈现爆炸式的增长，天文学正进入一个数据富庶的时代^[1]。各大虚拟天文台均致力于将整理完善的天文数据公开，提供给全球的用户进行访问，促进了全球天文数据资源的共享。

    天文爱好者和天文学家均可通过对公开的巡天数据的研究分析，从而挖掘出数据中的有用信息，因此越来越多的天文分析辅助工具应运而生。

    目前，国外已有很多优秀的可视化工具，如具有星表和图片服务器访问功能的ESO图像显示工具Skycat^[2]，它结合了图像可视化和天文数据归档功能；法国斯特拉斯堡数据中心开发的数据整合工具Aladin^[3]，在天体多波段交叉证认方面具有优越性；具有高互动性的天文图像分析工具GAIA^[4]提供图像分析扩展功能^[5]。这些工具的数据处理功能各具特色，但对用户及安装环境要求较高，且彼此之间无法协同工作，不利于科学家研究工作的开展。为了解决这一问题，本文研究并实现的FastSky系统，只需在网页中加载所需数据，即可进行各种操作，大大降低了使用者的计算机技术要求和软件的运行环境要求，并且数据分析功能丰富，可满足大部分的工作需求。

    FastSky系统部分借鉴了Aladin Lite^[6]的设计，并进行了扩展。基于Healpix球面分割的HiPS^[7]技术，实现对天文数据的层级式展示、星表数据的表格展示和排序、求距、提取等高线等功能；其他核心功能还包括坐标线的绘制、天球坐标系统转换、窗口缩放等。FastSky目前已被FAST工程科学部列为巡天数据科学研究的支撑软件，在FAST巡天数据科学研究规划中应用。

1 FastSky的设计

    FastSky系统采用B/S模式，通过AJAX访问各个巡天数据库并获取数据；利用HiPS技术划分天区，构建层级式巡天窗口；实现了多种天文计算算法，用户可完成基本的数据处理。

    目前，FastSky系统可访问的数据库包括Simbad^[8]、NED^[9]、VizieR^[10]和Aladin HiPS服务器，操作的数据主要有3种类型：星图、星表和图形元素，这些数据都展示在视图窗口中。

    系统架构如图1所示，FastSky天图系统主要包含6个子系统，其核心服务主要是巡天数据的可视化和数据处理。其中，视图层主要负责构建视图窗口、展示天文数据处理结果以及监听窗口中的事件；天区索引构建器负责对Healpix天区索引初始化，并维护窗口的可见天区索引列表；URL构建器负责构建所需下载的天文数据的URL地址，包括天区索引式构建和用户参数式构建两种类型；对象生成器用于解析所下载的天文数据文件格式，并生成数据对象，包括星图对象HpxImage、星表对象Catalog和图形对象Overlay；函数库是系统中最基础的计算模块，它实现了一些天文数学计算方法，供其他模块调用。

2 FastSky的关键技术

    本节将对支撑FastSky系统的天图数据可视化和巡天数据处理的关键技术Healpix和HiPS进行详细介绍。

2.1 Healpix

    多级等面积同纬度划分法Healpix^[11]（Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelisation），它是一种天文中常见的球面索引方法。Healpix的分割方式是对天区进行递归的多层次四边形划分，按照四叉树进行层次迭代。

    图2为Healpix方法划分天球0级～3级的划分情况。首先将全天区进行8等分，再将每个四边形继续4等分，依此进行层级递归，经过n级划分后，天区被划分为12×4ⁿ个块。编码时，通过递归，子块将继承上一级父块的编码并作为前缀。

2.2 HiPS

    在传统的数据访问中，系统常因为天文数据过大而不堪重负，而其中的大部分数据并不需要。所以将数据分割成块，按需加载显得尤为重要。

    HiPS是基于Healpix索引的数据分层存储技术，它将数据按照Healpix天区级别分割成块，存储在对应级别的目录中，当用户浏览某些天区时，只需计算该天区的存储位置，即可访问数据。

    HiPS的存储结构中的几个重要的结构含义如下：

    Norder：是指划分的天区级别，从0级开始用8个等面积的菱形划分天球，一个四边形代表一个天区，划分下一级时，每个天区被细分为4个等面积天区，以此递归。

    Npix：是指天区的编码，Heapix中有nested和ring两种编码方式，本文采用的是nested编码方式。

    Dir：是一个中间级存储结构，随着天区级别的逐渐增加，天区块的数会呈指数上升，为避免目录中的数据量过多，建立了一层中间级存储结构，即将10 000个天区存储在一个dir目录中。

3 FastSky的功能实现

    下面重点介绍FastSky系统的天图可视化和数据处理的关键流程。

3.1 可视化流程

    FastSky系统的可视化是一种特殊的数据处理，主要是针对星图星表数据，将数据进行一系列处理后无缝拼接展示到视图窗口中，易于浏览观测。

    FastSky系统的可视化处理流程如算法1所示。

    算法1 可视化流程

Algorithm：Visualization(target，fov，view)

Input：target为天体目标，位于视图窗口的中心；fov为视场角大小。

Output：view为绘制好数据的视图窗口对象。

Body：

(1)view()//创建一个具有三层画布的视图窗口，然后添加窗口的监听事件

(2)list=getVisibleCells(target，fov)//计算窗口中的可见天区的索引号列表list

(3)data=URLBuilderByIndex(list)//采用索引方式构建数据块的URL地址，并下载数据

(4)Draw(data)//解析下载的数据data，建立相应的数据对象数组存储数据，并将数据绘制到窗口中

3.2 数据处理

    FastSky的数据处理模块功能包括坐标转换、求距计算、提取等高线、目标名解析等。下面将重点介绍前述四个功能的实现。

3.2.1 坐标转换

    在本系统中，主要涉及到了两个重要的坐标系，一个是天球坐标系，即用赤经赤纬来表示天体在天球上的位置；另一个是窗口坐标系，用于定义元素所要绘制的位置。其转换过程如下：

    (1)将极坐标转为直角坐标。

    (3)使用正弦投影将三维直角坐标投影到SH空间中。

    (4)根据窗口计算绘制位置vx、vy。

3.2.2 目标名解析

    目标名解析是指输入天体目标名称，即可获取该天体在J2000坐标系下的赤经赤纬位置。它是其他系统功能的基础。本系统对目标名的解析采用的是访问CDS的Sesame天体目标名解析器，获取结果。通过AJAX访问Sesame服务器，访问成功，则返回天体的赤经赤纬位置。

3.2.3 测距

    测距是指根据用户点击的两个点的位置，计算它们之间的天体距离。设两个点的位置分别为p1(x1，y1)，p2(x2，y2)，则距离公式为：

3.2.4 提取等高线

    提取等高线是一种常见的图像处理方法，首先获取图像灰度值，进行平滑处理和降噪处理，然后根据不同级别的灰度阈值分别计算对应的轮廓线，并绘制。求解轮廓线采用的是SNYDER W V的Contour plotting^[12]经典算法。提取等高线的流程伪代码如算法2所示。

    算法2 提取等高线流程

Algorithm：getContour(pimg，levels，useSmoothing，smoothingLevel，reduceNoise，view)

Input：pimg为图像的灰度值，levels为灰度阈值，useSmoothing为是否平滑处理，smoothingLevel为平滑处理级别，reduceNoise为是否进行降噪处理。

Output：view为已绘制好等高线的视图窗口对象。

Body：

(1) get pimg,levels

(2) if useSmoothing

(3)      makeSmoothing( )//进行平滑处理

(4)      adjustLevels( )//调整灰度阈值

(5) else if reduceNoise

(6)      reduceNoise( )//进行降噪处理

(7) for each level

(8)      for each pimg

(9)          line=computeLine( )//计算等高线

(10)         drawLine(line )//绘制线段

(11) return view

4 FastSky系统实例

    本节将主要介绍FastSky系统在天文可视化领域的实例应用。

    图3是系统界面的布局设计图，主要包括菜单栏、视图窗口、工具箱、功能标签页、星表表格五大部分。

    (1)Healpix Grid：HealpixGrid网格线的绘制效果如图4所示，当缩放窗口时，窗口中的网格线会根据缩放层次实时绘制，其中每个网格中的文字格式为“天区级别/天区编号”。

    (2)测距：测距功能是指用户通过鼠标点击窗口输入两个点的位置，系统则根据测距公式计算两点间的天体距离，并将结果展示到窗口中。测距公式在系统实现部分已给出，实现效果如图5所示。

    (3)等高线：等高线功能是对视图窗口中的图像进行等高线的提取。实现效果如图6所示。

    (4)星表可视化：所谓星表可视化，是指加载当前窗口中的星体数据，并使用符号把星体绘制到窗口中。绘制效果如图7所示。

5 结束语

    随着虚拟天文台的相关服务发展日益完善，使得天文数据和相关资源的获取也更加方便。在基于巡天数据驱动的天文科学研究中，研究人员要从大量的数据中提取有用的信息，了解数据之间的相互关系^[13]，将数据进行可视化并进行探索式数据处理是最为有效的途径之一。本文研发的FastSky天图系统操作直观，使用简便，支持访问各个公开的巡天数据库，并提供了常用的天图数据可视化展现和天文数据分析功能，具有较强的实用性。FastSky目前已被FAST工程科学部列为巡天数据科学研究的支撑软件，在FAST巡天数据科学研究规划中应用。

参考文献

[1] 桑健，赵永恒，崔辰州.中国虚拟天文台数据访问服务[J].天文研究与技术：国家天文台台刊，2004，1(3)：216-228.

[2] ALBRECHT M A，BRIGHTON A，HERLIN T，et al.Access to data sources and the eso skycat tool[C].Astronomical Data Analysis Software and Systems VI.1997，125：333.

[3] BONNAREL F，ZIAEEPOUR H，BARTLETT J G，et al.The Aladin interactive sky atlas[M].New Horizons from Multi-Wavelength Sky Surveys.Springer Netherlands，1997：469-470.

[4] DRAPER P W，GRAY N，BERRY D S，et al.GAIA-Graphical astronomy and image analysis tool[Z].Astrophysics Source Code Library，2014，1：03024.

[5] 高丹，张彦霞，赵永恒.中国虚拟天文台交叉证认工具的开发和应用[J].天文学报，2008，49(3)：348-358.

[6] BOCH T，FERNIQUE P.Aladin Lite：Embed your sky in the browser[C].Astronomical Data Analysis Software and Systems XXIII.2014，485：277.

[7] FERNIQUE P.HiPS-Hierarchical progressive survey[Z].2015.

[8] WENGER M，OCHSENBEIN F，EGRET D，et al.The SIMBAD astronomical database-the CDS reference database for astronomical objects[J].Astronomy and Astrophysics Supplement Series，2000，143(1)：9-22.

[9] FADDA D，MAZZARELLA J M，OGLE P M，et al.NED in the era of very large extragalactic surveys[C].American Astronomical Society Meeting Abstracts # 223，2014.

[10] OCHSENBEIN F，FERNIQUE P，ORTIZ P，et al.The VizieR system, a unified interface to astronomical catalogs[J].Future Generation Computer Systems，1999，16(1)：39-48.

[11] HIVON E，HANSEN F K，BANDAY A J.The healpix primer[Z].arXiv preprint astro-ph/9905275，1999.

[12] SNYDER W V.Algorithm 531：contour plotting[J6][J].ACM Transactions on Mathematical Software(TOMS)，1978，4(3)：290-294.

[13] 邵惠娟，赵永恒.中国虚拟天文台可视化服务[J].天文研究与技术：国家天文台台刊，2004，1(2)：152-159.

作者信息：

梁青青1，2，李  晖1，2，周  彧1，2，陈  梅1，2，朱  明3

（1．贵州大学 贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室，贵州 贵阳550025；

2．贵州大学 计算机科学与技术学院，贵州 贵阳550025；3.国家天文台 中国科学院，北京100016）