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El Observatorio Vera Rubin podría evitar trazas de satélites en imágenes astronómicas

Crédito de la imagen de portada: Rubin Obs/NSF/AURA. Montaje: astrobitos

Las megaconstelaciones de satélites suponen un problema para los observatorios actuales y futuros. Por ello, algunos aún en construcción preparan ya estrategias que minimicen su impacto.

Un nuevo observatorio

Cúpula de telescopio al extremo de una edificación en una montaña.
Figura 1: Observatorio Vera Rubin. Crédito: NOIRLab/NSF/AURA

Es el caso del Observatorio Vera Rubin (Figura 1), una instalación en construcción en Chile que lleva el nombre de la astrofísica pionera en el estudio de las curvas de rotación de galaxias (una de las primeras pruebas observacionales de la materia oscura). Este observatorio, que podría empezar a operar este mismo año, dispone de un telescopio de 8 metros que llevará a cabo una tarea titánica: “censar” el cielo del hemisferio sur durante 10 años. Con un campo de visión de 9.6 grados cuadrados (unas 40 veces el área de la Luna llena), irá “barriendo” el cielo con observaciones cortas (30 segundos) al ritmo de unas mil cada noche, consiguiendo una imagen completa del cielo del hemisferio sur cada pocos días. A medida que progrese, comparar imágenes de la misma zona obtenidas en distintos días permitirá descubrir objetos transitorios (como novas y supernovas, que cambian de brillo con el tiempo). Por otro lado, la suma de sucesivas imágenes de una misma zona permitiría “ver más profundo”, revelando objetos débiles que de otra forma no sería posible ver. Este proyecto se conoce como el “Legacy Survey of Space and Time” (LSST), que podríamos traducir como “Investigación del Espacio y Tiempo para la Posteridad”.

Un nuevo problema

Como ya explicamos en otra ocasión, las constelaciones de satélites son un problema para las observaciones astronómicas. Al reflejar la luz del Sol, desde la Tierra aparecen como puntos brillantes en movimiento, de manera que si un satélite cruza el campo de visión de un telescopio dejará una “traza” en la imagen final (Figura 2). Esto supone un problema mucho más que estético, ya que el exceso de luz producido por la traza puede ocultar objetos astronómicos mucho más débiles, como si intentáramos ver una estrella débil del cenit mirando desde debajo de una farola. Por ello las megaconstelaciones de decenas de miles de satélites suponen un serio problema para cualquier investigación del cielo profundo.

Por ejemplo, durante una observación de 30 segundos un satélite en órbita baja (400-600 km de altura) puede recorrer 15 grados en el cielo, unas 4 veces el campo de visión del Observatorio Rubin. Con varias decenas de miles cruzando el cielo nocturno, será sumamente difícil encontrar alguna región de cielo de 9.6 grados cuadrados sin trazas de satélites a la que apuntar el telescopio.

Mosaico del cielo estrellado, cruzado de lado a lado por finas líneas rectas blancas a intervalos irregulares.
Figura 2: Trazas de satélites en una observación de 5 minutos. Crédito: CTIO/NOIRLab/NSF/AURA/DECam DELVE Survey.

Una nueva estrategia

Algunas posibles soluciones serían actuar sobre los propios satélites, controlando la cantidad, reduciendo su brillo o modificando sus órbitas para minimizar el número de trazas o su intensidad. Otras opciones apuntan a intentar “borrar” las trazas de la imagen, aunque los píxeles vecinos podrían quedar afectados y “falsear” los resultados científicos. El artículo de hoy propone una estrategia alternativa: planificar las observaciones para evitar las zonas de cielo con mayor densidad de satélites según el momento de la noche.

La estrategia de observación para el LSST (qué regiones observar y en qué orden) es optimizada para cada noche por un algoritmo planificador según varios parámetros, como puede ser evitar la Luna o minimizar el tiempo de movimiento entre regiones. El equipo de investigación firmante del artículo propone establecer un parámetro extra: una “función de evitamiento de satélites”. La idea es proporcionar al algoritmo información orbital de satélites, de manera que pueda predecir sus posiciones y planificar las observaciones evitando las regiones con mayor probabilidad de trazas. Si bien el elevado número de satélites hace imposible evitarlas todas, así sería posible minimizar su impacto.

El equipo simulan 40000 satélites de tres megaconstelaciones (Starlink Gen1, OneWeb y Starlink Gen2) y estudia cómo cambian las imágenes finales en función del “peso” o importancia que se dé a la función de evitamiento sobre el resto de parámetros relevantes.

Teniendo en cuenta sólo aquellos que reflejan la luz del Sol y son visibles desde el observatorio (Figura 3), el equipo estima que el 10% de las imágenes del LSST tendrán trazas de satélites. Y si bien el algoritmo tiene éxito aplicando la función de evitamiento, esto tiene consecuencias en la calidad final del LSST.

Red de 3x3 gráficos con distribuciones de puntos. La columna central es siempre la más densamente poblada. En la primera fila hay distribuciones esféricas. En la segunda y tercera se distribuyen sobre óvalos, con mayor densidad en sus mitades inferiores. Los puntos negros de la mitad superior de cada óvalo que aparecen en la segunda línea, desaparecen en la tercera.
Figura 3. Simulaciones de las tres constelaciones de satélites estudiadas: Starlink Gen1 en la primera columna, Starlink Gen2 en la segunda, y OneWeb en la tercera. Fila superior: distribuciones 3D en torno a la tierra. Fila intermedia: posiciones de los satélites (en proyección Hammer) tal como se verían una noche concreta (1-oct-2023) durante el crepúsculo en el Observatorio Rubin. Los puntos azules y negros son los iluminados por el Sol en ese momento, y sólo los segundos están por encima del límite de altitud (20º) del Rubin. Fila inferior: misma proyección seis horas después. Crédito: Figura 1 del artículo original.

En primer lugar, evitar satélites obliga a que en una misma noche se observen zonas más alejadas entre sí que si no se aplica la función de evitamiento. Esto implica que se obtendrán menos imágenes de lo esperado, ya que parte del tiempo debe invertirse en desplazar el apuntado del telescopio entre regiones alejadas. Por otro lado, el algoritmo descarta regiones con buenas condiciones de observación y mayor probabilidad de trazas, en favor de otras con menor probabilidad pero de menor calidad (mejor relación señal a ruido).

Ambos efectos (menos imágenes y de menor calidad) tienen consecuencias en la profundidad final del LSST, de manera que no se podrían observar objetos tan débiles como se esperaría en un inicio. Poniendo números, el equipo encuentra que invertir un 10% del tiempo de observación permite disminuir a la mitad las imágenes con trazas, pero se pierde una profundidad de 0.05 magnitudes. Resumiendo: la presencia de trazas en imágenes astronómicas dificulta la ciencia que se puede realizar, pero observar intentando evitar las trazas también tiene coste científico en los objetivos del LSST.

¿Merece la pena?

Está claro que se necesita un compromiso entre ambas pérdidas, dependiendo de la ciencia que se pretenda hacer. En el caso del LSST, para decidir se necesitan mejores estimaciones de cuánto afectan las trazas a sus objetivos, lo que requiere más información sobre las distribuciones de brillo de los satélites o el impacto de los destellos. Es posible que la función de evitación no sea necesaria en principio, pero un aumento en el número de satélites o su brillo durante las operaciones del Observatorio Rubin podrían hacer que sí valga la pena implementarla en el algoritmo.

Si bien esta estrategia sería útil para el LSST, que cuenta con cierta flexibilidad para reorganizar los momentos de observación de cada región, no es válida para cualquier telescopio ni cualquier tipo de observaciones. Por ejemplo, algunas investigaciones de objetos concretos requieren observar zonas muy concretas del cielo, en momentos clave de algunas noches. En cualquier caso, ante el creciente número de instituciones interesadas en lanzar sus propias megaconstelaciones de satélites, ¡cualquier propuesta para disminuir su impacto en astronomía es muy bienvenida!

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