PCC／SPCC 與解星的疑難排解
PCC（Photometric Color Calibration）與後來的 SPCC 都是強大的自動校色工具，但它們都建立在一個前提上——解星（Plate Solving）必須成功。實務上，解星失敗、校色出錯的狀況並不少見。這篇整理幾個常見的解星與 PCC 疑難排解。
一個關鍵前提：PCC／SPCC 本身不再解星
先講一個容易踩雷的重點：PCC 與 SPCC 皆已不具備 Plate Solve 功能。
因此，在執行 PCC 或 SPCC 之前，如果影像沒有在 WBPP 中做過 Astrometric solution，就必須先用腳本裡的 Image Plate Solver Script 完成解星，否則 PCC 或 SPCC 會直接報錯、無法執行。這一步漏了，後面全部卡住。
常見造成 PCC 失敗的選項
當 PCC 解星或校色失敗時，可以逐一檢查以下幾個選項：
- 自動限制星等：如果 PCC 解星失敗，可以取消這個選項，改為手動選取適當的星等範圍。
- 修正變形：如果使用廣角鏡頭，建議勾選此項。
- 忽略 FIT header 內資料：如果影像做過 Resample，或使用 DSLR 拍攝，導致 FIT header 中的焦長、像素大小、RA/DEC 位置可能與實際不符時，勾選此項，讓 PCC 改用你手動輸入的正確參數。
- 自動選取測光圖目錄：測光星圖若有缺損（常發生在靠近極點的天區），錯誤訊息通常是「圖中沒有星」。這時取消自動選取目錄，手動更換成其他目錄即可解決。
Resample 之後的解星問題
延伸第 3 點。如果你的影像在做 PCC 之前經過了 Resample，結果 PCC 需要花大量時間才能完成、甚至失敗，記得把 PCC 中的「ignore existing metadata」選項勾選，讓程序直接使用你輸入的 Image Parameters，解星才能順利進行。
會用到 Resample 的場景包括：單色相機的合併像素（bin），或彩色相機 debayer 時選擇 super pixel 等。
星圖缺損：換一個目錄就好
有時解星失敗不是你的設定問題，而是星圖本身有缺。
例如 APASS DR10 在北天缺損嚴重，單純只用 DR10（或用 Auto）時，在不少北天知名天體如 M101、M51 上，都會造成 PCC 的 Photometry 失敗、無法自動校色。這時改用 DR9，問題通常就迎刃而解。以 M101 為中心、用不同像素視角去看星圖，就能明顯看出這種缺損。
資料庫的演進：從本地解星到 Gaia
解星所依賴的星表資料庫，這些年也一直在進化。
早期 PI 更新後，可以下載 GaiaDR2 的資料庫作為本地解星分析的參考，無須連網下載。不過當時仍有個小遺憾——影像的天體座標還是需要透過網路搜尋或自行填入，無法在本地端直接搜尋，因此沒能完全達成離線解星。
後來，PixInsight 推出基於 Gaia DR3 的新一代顏色校正程序。想嘗鮮的朋友，記得先到 PixInsight Distribution 下載 Gaia DR3/SP 資料（complete 或 small set 擇一即可），並在 PI 的 Gaia 程序中設定完成，待新功能推出、更新後即可使用。
小結
PCC 與 SPCC 讓自動校色變得很方便，但它們的成敗幾乎全繫於解星這一步。記住三件事：先解星再校色、遇失敗時逐一檢查那幾個選項、以及星圖缺損時換個目錄或版本。把解星這關顧好，自動校色才能穩定發揮它的威力。