ERA-Net_ASTRONET Call 2008_Compressed Sensing für Herschel (CSH)

Das Herschel Space Observatory soll im Frühjahr 2009 gestartet werden und wird dann das größte je gebaute Weltraumteleskop sein. Mit seinen einzigartigen, hoch empfindlichen Instrumenten wird Herschel das Universum im fernen Infraroten beobachten. Aus Gründen, die mit seiner Entfernung zur Erde und der damit verbundenen eingeschränkten Kommunikation zu tun haben, musste unter österreichischer Leitung ein Datenreduktionssystem entwickelt werden, welches die Menge der gewonnenen Signale bereits im Orbit um einen Faktor 16 reduziert. Dabei werden unter anderen auch verlustbehaftete Operationen wie zum Beispiel das Mitteln von Messwerten angewendet, woraus sich jedoch auch Nachteile ergeben: Im Fall von gescannten Beobachtungen wird durch das Mitteln der Einzelaufnahmen eine künstliche Unschärfe erzeugt, das Bild sozusagen verschmiert, worunter natürlich auch der Kontrast leidet. In jüngster Zeit haben Fortschritte in Mathematik und den Informationswissenschaften unsere Sicht, wie wir Daten messen und verarbeiten können, entscheidend verändert. So wäre es nun möglich, mithilfe von "Compressed Sensing" die Fähigkeiten des Herschel/PACS - Photmeters voll auszuschöpfen und zugleich dem begrenzten verfügbaren Datenvolumen gerecht zu werden. Dabei werden die mathematischen Konzepte der Sparsity und der Inkohärenz eingesetzt, um ungenau abgetastete Daten erfolgreich zu rekonstruieren. Ein solches Schema setzt zu Beginn eine Projektion auf eine inkohärente Basis ein, um daraus ein Datenensemble mit einem nicht-adaptiven Verfahren zu gewinnen. Für diesen Zweck haben wir die Noiselet Transformation ausgewählt und gezeigt, dass sich diese im Fall von PACS besonders gut eignet. Damit ist auch schon der erste Schritt - das "Sensing" vollbracht, allerdings muss bedacht werden, dass dieser Algorithmus als eigener Kompressionsmodus zu den bereits bestehenden unter größter Sorgfalt hinzugefügt werden muss. Diesbezüglich hat das angestrebte Verfahren aber auch Vorteile: Aufgrund seiner Einfachheit, seiner Effizienz und vor allem der Möglichkeit, mit wenig Ressourcen auszukommen, lässt es sich ausgesprochen gut in PACS integrieren. Die Rekonstruktion der Daten erfolgt durch Lösung einer konvexen Optimierungsaufgabe. Obwohl "Compressed Sensing" ein sehr junges Forschungsgebiet darstellt, gibt es hierfür bereits zahlreiche Algorithmen. Wir haben uns für iteratives Thresholding entschieden, welches uns auch im Nachhinein Detektoreigenschaften berücksichtigen lässt, ohne dabei den Messalgorithmus abändern zu müssen. Dies ermöglicht uns, das Reduktionsschema weiter zu verbessern, selbst nachdem Herschel außer Dienst gestellt sein wird. Mit "Compressed Sensing" für Herschel stellen wir der Beobachtergemeinde das bestmögliche Reduktionsschema für PACS zur Verfügung und demonstrieren dabei zugleich die Weltraumtauglichkeit dieser neuen Technik, die sicherlich auch für andere Vorhaben im Weltraum interessant sein wird.

Das 2009 gestartete Herschel Space Observatory beobachtet das Universum im fernen Infraroten. Aufgrund der Neuartigkeit seiner Instrumente gestaltete sich von Anfang an die Erzeugung wissenschaftlicher Daten aus dem aufgenommenen Material als besonders schwierig. Hinzu kommt, dass Herschel aufgrund seiner Distanz und der eingeschränkten Kommunikation verlustbehaftete Reduktionsschritte auf die Daten anwendet, bevor sie am Boden ausgewertet werden können. Mit dem Projekt Compressed Sensing for Herschel wurde eine neue Art des Messens untersucht, mit der oft bessere Ergebnisse erzielt werden. Dadurch können die Datenverluste vermieden werden und zudem Bilder in einem einzigen umfassenden Rekonstruktionsschritt erzeugt werden. Diese neue Messmethode, die auf jüngsten Erkenntnissen in der Mathematik basiert, wurde von uns an Herschel getestet und wir konnten die Anwendbarkeit auf Weltraumprojekte demonstrieren. Mit der neuen Messmethode erzielen wir vergleichbare Ergebnisse wie mit klassischen Aufnahmetechniken und können in vielen Fällen den Informationsgehalt deutlich steigern. Ein wichtiges weiteres Ergebnis des Projekts ist auch, dass wir die neuen Bildrekonstruktionsschritte sogar auf die alten Daten anwenden können und so zu besseren Ergebnissen kommen. Mit Compressed Sensing gemessene Daten können nicht einfach in Bilder umgewandelt werden. Sie müssen mit etwas mehr Aufwand rekonstruiert werden, als dies normalerweise der Fall ist. In diese Rekonstruktion fließt die Modellierung des Instruments ein. So können instrumentelle Effekte wie zum Beispiel Bewegungsunschärfe im Rekonstruktionsvorgang berücksichtigt werden. Da dies aufwändige Berechnungen erfordert, wurde die Rekonstruktion auf dem Großrechner des Instituts implementiert. Als besonders wirkungsvoll stellte sich unsere Korrektur von Abbildungsfehlern heraus. Dies hatte zur Folge, dass wir in internationalen Kooperationen Bilder zur Verfügung gestellt haben, die sonst nicht verwertbar gewesen wären. Die Rekonstruktion der Daten erfolgt durch Lösung einer konvexen Optimierungsaufgabe. Dies lässt uns auch im Nachhinein Detektoreigenschaften berücksichtigen, ohne dabei den Messalgorithmus abändern zu müssen. Dadurch ist es uns möglich, das Reduktionsschema weiter zu verbessern, selbst nachdem Herschel außer Dienst gestellt sein wird. Mit Compressed Sensing stellen wir der Beobachtergemeinde ein alternatives Reduktionsschema für Herschel/PACS zur Verfügung und demonstrieren dabei zugleich die Weltraumtauglichkeit dieser neuen Messtechnik, die nun durch unsere Arbeit auch für andere Vorhaben im Weltraum iteressant ist.