Algoritmo para extração fotométrica nos dados do ESO-VVV : o aglomerado estelar massivo Pismis 24

Abstract

Este trabalho apresenta um algoritmo, baseado no pacote DAOPHOT, para a extração de dados fotométricos do catálogo \VISTA Variables in the Via Láctea" (VVV) com suportado do ESO. A principal característica do algoritmo é evitar a interação com o usuário mantendo precisão e profundidade fotométrica. De fato o algoritmo foi capaz de alcançar dados mais precisos para as estrelas menos brilhantes (J ≥ 16, H ≥ 15; 5 e H ≥ 15) e confiável fotometria para estrelas mais de uma magnitude mais fracas do que as detectáveis com outras técnicas. Embora o algoritmo obtenha maiores incertezas fotométricas para as estrelas mais brilhantes, este provou ser o método mais adequado, uma vez que queremos trabalhar com aglomerados abertos jovens, onde a pré-sequência principal é de maior importância. Além disso, podemos combinar 2MASS e VVV para substituir as estrelas saturadas do VVV.

This work presents a DAOPHOT-based pipeline to perform PSF- tting photometry of \VISTA Variables in the Via L actea" (VVV) ESO Public Survey data. The main feature of the pipeline is to avoid user interaction keeping photometric accuracy and deepth, in fact it reached accurate photometry for the faintest stars (J v 16, H ≥ 15; 5 e H ≥ 15) and reliable photometry to stars more than one magnitude fainter than the detectable in other techniques. Although getting less accurate data for the brightest stars, the pipeline proved to be the most appropriated approach, since we aim to work with young open clusters, where the pre-main sequence is of major relevance. Moreover, we can apply 2MASS/VVV matching to replace the VVV's saturated stars.