PCC/SPCC und Plate-Solving-Fehlerbehebung

PCC (Photometric Color Calibration) und das später erschienene SPCC sind beide mächtige Werkzeuge zur automatischen Farbkalibrierung, doch beide bauen auf einer Voraussetzung auf — das Plate Solving muss gelingen. In der Praxis sind fehlgeschlagenes Plate Solving und fehlerhafte Farbkalibrierung gar nicht so selten. Dieser Artikel fasst einige häufige Fälle von Plate-Solving- und PCC-Fehlerbehebung zusammen.

Eine entscheidende Voraussetzung: PCC/SPCC führen selbst kein Plate Solving mehr durch

Zuerst ein Punkt, in den man leicht hineintappt: Weder PCC noch SPCC verfügen noch über die Plate-Solve-Funktion.

Bevor du also PCC oder SPCC ausführst, musst du, falls das Bild in WBPP keine Astrometric solution durchlaufen hat, zuerst mit dem Image Plate Solver Script aus dem Skriptmenü das Plate Solving abschließen, sonst werfen PCC oder SPCC direkt einen Fehler und lassen sich nicht ausführen. Fehlt dieser Schritt, hakt danach alles.

Häufige Optionen, die PCC scheitern lassen

Wenn PCC beim Plate Solving oder bei der Farbkalibrierung scheitert, kannst du die folgenden Optionen eine nach der anderen überprüfen:

1. Magnitude automatisch begrenzen: Wenn PCC beim Plate Solving scheitert, kannst du diese Option abschalten und stattdessen manuell einen passenden Magnitudenbereich wählen.
2. Verzeichnung korrigieren: Wenn du ein Weitwinkelobjektiv verwendest, empfiehlt es sich, dies anzuhaken.
3. Daten im FIT-Header ignorieren: Wenn das Bild ein Resample durchlaufen hat oder mit einer DSLR aufgenommen wurde, sodass Brennweite, Pixelgröße und RA/DEC-Position im FIT-Header möglicherweise nicht mit der Realität übereinstimmen, hake dies an, damit PCC die von dir manuell eingegebenen korrekten Parameter verwendet.
4. Photometrie-Katalogverzeichnis automatisch auswählen: Hat der photometrische Sternkatalog Lücken (was oft in Himmelsregionen nahe den Polen vorkommt), lautet die Fehlermeldung meist „no stars in the image“. Dann schalte die automatische Verzeichnisauswahl ab und wechsle manuell zu einem anderen Verzeichnis, das löst es.

Plate-Solving-Probleme nach dem Resample

Eine Erweiterung von Punkt 3. Wenn dein Bild vor dem PCC ein Resample durchlaufen hat und PCC daraufhin sehr lange zum Abschließen braucht oder gar scheitert, denk daran, in PCC die Option „ignore existing metadata“ anzuhaken, damit der Prozess direkt die von dir eingegebenen Image Parameters verwendet; nur dann läuft das Plate Solving reibungslos.

Szenarien, in denen man Resample einsetzt, sind etwa: das Zusammenfassen von Pixeln (Bin) bei einer Mono-Kamera oder die Wahl von super pixel beim Debayering einer Farbkamera.

Lücken im Sternkatalog: einfach das Verzeichnis wechseln

Manchmal ist ein fehlgeschlagenes Plate Solving nicht ein Problem deiner Einstellungen, sondern eine Lücke im Sternkatalog selbst.

Zum Beispiel hat APASS DR10 am Nordhimmel schwere Lücken; nutzt man nur DR10 (oder Auto), scheitert bei etlichen bekannten nördlichen Objekten wie M101 und M51 die Photometry von PCC, und die automatische Farbkalibrierung wird unmöglich. Wechselt man dann zu DR9, löst sich das Problem meist von selbst. Setzt man M101 ins Zentrum und betrachtet den Sternkatalog bei verschiedenen Pixelmaßstäben, wird diese Art von Lücke deutlich sichtbar.

Die Entwicklung der Datenbanken: vom lokalen Plate Solving zu Gaia

Auch die Sternkatalog-Datenbanken, auf die sich das Plate Solving stützt, haben sich über die Jahre stetig weiterentwickelt.

In den frühen Tagen konnte man nach einem Update von PI die GaiaDR2-Datenbank als Referenz für die lokale Plate-Solving-Analyse herunterladen, sodass die Analyse die Katalogdaten nicht mehr online abrufen musste. Damals blieb allerdings ein kleiner Wermutstropfen — die Himmelskoordinaten des Bildes mussten weiterhin über das Netz gesucht oder selbst eingetragen werden und ließen sich nicht lokal direkt suchen, weshalb ein vollständig offline durchgeführtes Plate Solving noch nicht ganz erreicht war.

Später brachte PixInsight einen Farbkalibrierungsprozess der neuen Generation auf Basis von Gaia DR3 heraus. Wer ihn früh ausprobieren möchte, sollte zuerst in der PixInsight Distribution die Gaia-DR3/SP-Daten herunterladen (complete oder small set, eines von beiden genügt), sie im Gaia-Prozess von PI fertig einrichten und kann sie dann verwenden, sobald die neue Funktion veröffentlicht und aktualisiert ist.

Fazit

PCC und SPCC machen die automatische Farbkalibrierung sehr bequem, doch ihr Erfolg oder Misserfolg hängt fast vollständig am Schritt des Plate Solvings. Merk dir drei Dinge: erst Plate Solving, dann Farbkalibrierung, bei einem Fehlschlag jene paar Optionen eine nach der anderen überprüfen und bei Lücken im Sternkatalog das Verzeichnis oder die Version wechseln. Kümmere dich gut um das Nadelöhr Plate Solving, dann kann die automatische Farbkalibrierung ihre Stärke zuverlässig entfalten.