From IRAF to Python: new software architecture for echelle spectroscopy at Universidad Tecnologica de Pereira Observatory
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Universidad de Medellín
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With the evolution of technologies and the discontinuation of IRAF support for, Universidad Tecnológica de Pereira Observatory (OAUTP) identified the need to migrate to a new tool that would not only replace Image Reduction and Analysis Facility (IRAF) but also significantly enhance the Echelle spectra reduction process. To address this need, we created and implemented a new software architecture in Python, utilizing Astropy and PyReduce libraries to improve the processing of Echelle spectra at the UTP Observatory. Our methodology was structured into five steps: (1) requirements analysis, (2) solution design, (3) software development, (4) quality testing, and (5) system deployment. We analyzed data from stars HD108, HD12560, and HD194649 using a ThAr lamp to detect and create 2D spectra. The findings indicate that the new architecture effectively identifies orders and generates 2D spectra, establishing a formal foundation for software development at the UTP Observatory. This represents a significant advancement in astronomical spectroscopy, offering an improved alternative for processing Echelle spectra in astronomical telescopes.
Con la evolución de las tecnologías y la interrupción del soporte de IRAF para [Aquí falta información sobre el Observatorio de la Universidad Tecnológica de Pereira (OAUTP)], se identificó la necesidad de migrar a una nueva herramienta que no solo reemplazara a la Instalación de Reducción y Análisis de Imágenes (IRAF), sino que también mejorara significativamente el proceso de reducción de espectros Echelle. Para abordar esta necesidad, se creó e implementó una nueva arquitectura de software en Python, utilizando las bibliotecas Astropy y PyReduce para mejorar el procesamiento de los espectros Echelle en el Observatorio UTP. Nuestra metodología se estructuró en cinco pasos: (1) análisis de requisitos, (2) diseño de la solución, (3) desarrollo de software, (4) pruebas de calidad y (5) implementación del sistema. Se analizaron datos de las estrellas HD108, HD12560 y HD194649 utilizando una lámpara ThAr para detectar y generar espectros 2D. Los hallazgos indican que la nueva arquitectura identifica eficazmente los órdenes y genera espectros 2D, sentando las bases para el desarrollo de software en el Observatorio UTP. Esto representa un avance significativo en la espectroscopía astronómica, ofreciendo una alternativa mejorada para el procesamiento de espectros Echelle en telescopios astronómicos.
Con la evolución de las tecnologías y la interrupción del soporte de IRAF para [Aquí falta información sobre el Observatorio de la Universidad Tecnológica de Pereira (OAUTP)], se identificó la necesidad de migrar a una nueva herramienta que no solo reemplazara a la Instalación de Reducción y Análisis de Imágenes (IRAF), sino que también mejorara significativamente el proceso de reducción de espectros Echelle. Para abordar esta necesidad, se creó e implementó una nueva arquitectura de software en Python, utilizando las bibliotecas Astropy y PyReduce para mejorar el procesamiento de los espectros Echelle en el Observatorio UTP. Nuestra metodología se estructuró en cinco pasos: (1) análisis de requisitos, (2) diseño de la solución, (3) desarrollo de software, (4) pruebas de calidad y (5) implementación del sistema. Se analizaron datos de las estrellas HD108, HD12560 y HD194649 utilizando una lámpara ThAr para detectar y generar espectros 2D. Los hallazgos indican que la nueva arquitectura identifica eficazmente los órdenes y genera espectros 2D, sentando las bases para el desarrollo de software en el Observatorio UTP. Esto representa un avance significativo en la espectroscopía astronómica, ofreciendo una alternativa mejorada para el procesamiento de espectros Echelle en telescopios astronómicos.
Palabras clave
Echelle spectrum processing, PyReduce, Process optimization, Software architecture, Procesamiento de espectros a escala, PyReduce, Optimización de procesos, Arquitectura de software