Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
CRIS Current Research Information System
We present HST2EUCLID, a novel Python code to generate Euclid realistic mock images in the HE, JE, YE, and IE photometric bands based on panchromatic Hubble Space Telescope observations. The software was used to create a simulated database of Euclid images for the 27 galaxy clusters observed during the Cluster Lensing And Supernova survey with Hubble (CLASH) and the Hubble Frontier Fields (HFF) program. Since the mock images were generated from real observations, they incorporate, by construction, all the complexity of the observed galaxy clusters. The simulated Euclid data of the galaxy cluster MACS J0416.1−2403 were then used to explore the possibility of developing strong lensing models based on the Euclid data. In this context, complementary photometric or spectroscopic follow-up campaigns are required to measure the redshifts of multiple images and cluster member galaxies. By Euclidising six parallel blank fields obtained during the HFF program, we provide an estimate of the number of galaxies detectable in Euclid images per deg2 per magnitude bin (number counts) and the distribution of the galaxy sizes. Finally, we present a preview of the Chandra Deep Field South that will be observed during the Euclid Deep Survey and two examples of galaxy-scale strong lensing systems residing in regions of the sky covered by the Euclid Wide Survey. The methodology developed in this work lends itself to several additional applications, as simulated Euclid fields based on HST (or JWST) imaging with extensive spectroscopic information can be used to validate the feasibility of legacy science cases or to train deep learning techniques in advance, thus preparing for a timely exploitation of the Euclid Survey data.
Bergamini, P., Meneghetti, M., Angora, G., Bazzanini, L., Rosati, P., Grillo, C., et al. (2025). Euclid preparation LXXIV. Euclidised observations of Hubble Frontier Fields and CLASH galaxy clusters. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 702, 1-17 [10.1051/0004-6361/202553984].
Euclid preparation LXXIV. Euclidised observations of Hubble Frontier Fields and CLASH galaxy clusters
Bergamini P.;Meneghetti M.;Angora G.;Bazzanini L.;Rosati P.;Grillo C.;Lombardi M.;Abriola D.;Mercurio A.;Calura F.;Despali G.;Diego J. M.;Gavazzi R.;Hudelot P.;Leuzzi L.;Mahler G.;Merlin E.;Scarlata C.;Aghanim N.;Altieri B.;Amara A.;Andreon S.;Auricchio N.;Baccigalupi C.;Baldi M.;Bardelli S.;Bender R.;Bodendorf C.;Bonino D.;Branchini E.;Brescia M.;Brinchmann J.;Camera S.;Capobianco V.;Carbone C.;Carretero J.;Casas S.;Castander F. J.;Castellano M.;Castignani G.;Cavuoti S.;Cimatti A.;Colodro-Conde C.;Congedo G.;Conselice C. J.;Conversi L.;Copin Y.;Courbin F.;Courtois H. M.;Cropper M.;Da Silva A.;Degaudenzi H.;De Lucia G.;Di Giorgio A. M.;Dinis J.;Douspis M.;Dubath F.;Dupac X.;Dusini S.;Farina M.;Farrens S.;Ferriol S.;Frailis M.;Franceschi E.;Fumana M.;Galeotta S.;Garilli B.;George K.;Gillis B.;Giocoli C.;Grazian A.;Grupp F.;Guzzo L.;Haugan S. V. H.;Holmes W.;Hook I.;Hormuth F.;Hornstrup A.;Jahnke K.;Keihanen E.;Kermiche S.;Kiessling A.;Kilbinger M.;Kubik B.;Kummel M.;Kunz M.;Kurki-Suonio H.;Laureijs R.;Ligori S.;Lilje P. B.;Lindholm V.;Lloro I.;Mainetti G.;Maino D.;Maiorano E.;Mansutti O.;Marggraf O.;Markovic K.;Martinelli M.;Martinet N.;Marulli F.;Massey R.;Maurogordato S.;Medinaceli E.;Mei S.;Mellier Y.;Meylan G.;Moresco M.;Moscardini L.;Munari E.;Nakajima R.;Neissner C.;Niemi S. -M.;Nightingale J. W.;Padilla C.;Paltani S.;Pasian F.;Pedersen K.;Pettorino V.;Pires S.;Polenta G.;Poncet M.;Popa L. A.;Pozzetti L.;Raison F.;Rebolo R.;Renzi A.;Rhodes J.;Riccio G.;Romelli E.;Roncarelli M.;Rossetti E.;Saglia R.;Sakr Z.;Sanchez A. G.;Sapone D.;Sartoris B.;Schirmer M.;Schneider P.;Secroun A.;Sefusatti E.;Seidel G.;Serrano S.;Sirignano C.;Sirri G.;Stanco L.;Steinwagner J.;Tallada-Crespi P.;Teplitz H. I.;Tereno I.;Toledo-Moreo R.;Torradeflot F.;Tutusaus I.;Valenziano L.;Vassallo T.;Verdoes Kleijn G.;Veropalumbo A.;Wang Y.;Weller J.;Zamorani G.;Zucca E.;Biviano A.;Bolzonella M.;Boucaud A.;Bozzo E.;Burigana C.;Calabrese M.;Di Ferdinando D.;Escartin Vigo J. A.;Farinelli R.;Gracia-Carpio J.;Mauri N.;Scottez V.;Tenti M.;Viel M.;Wiesmann M.;Akrami Y.;Allevato V.;Anselmi S.;Ballardini M.;Bethermin M.;Blanchard A.;Blot L.;Borgani S.;Borlaff A. S.;Bruton S.;Cabanac R.;Calabro A.;Canas-Herrera G.;Cappi A.;Carvalho C. S.;Castro T.;Chambers K. C.;Contarini S.;Contini T.;Cooray A. R.;Cucciati O.;De Caro B.;Desprez G.;Diaz-Sanchez A.;Di Domizio S.;Dole H.;Escoffier S.;Ferrari A. G.;Ferrero I.;Finelli F.;Fornari F.;Gabarra L.;Ganga K.;Garcia-Bellido J.;Gautard V.;Gaztanaga E.;Giacomini F.;Gozaliasl G.;Hall A.;Hildebrandt H.;Hjorth J.;Huertas-Company M.;Jimenez Munoz A.;Kajava J. J. E.;Kansal V.;Karagiannis D.;Kirkpatrick C. C.;Legrand L.;Libet G.;Loureiro A.;Maggio G.;Magliocchetti M.;Mancini C.;Mannucci F.;Maoli R.;Martins C. J. A. P.;Matthew S.;Maurin L.;Metcalf R. B.;Monaco P.;Moretti C.;Morgante G.;Walton N. A.;Odier J.;Patrizii L.;Pezzotta A.;Pontinen M.;Popa V.;Porciani C.;Potter D.;Risso I.;Rocci P. -F.;Sahlen M.;Schneider A.;Sereno M.;Simon P.;Spurio Mancini A.;Stanford S. A.;Tao C.;Testera G.;Teyssier R.;Toft S.;Tosi S.;Troja A.;Tucci M.;Valieri C.;Valiviita J.;Vergani D.;Verza G.
2025
Abstract
We present HST2EUCLID, a novel Python code to generate Euclid realistic mock images in the HE, JE, YE, and IE photometric bands based on panchromatic Hubble Space Telescope observations. The software was used to create a simulated database of Euclid images for the 27 galaxy clusters observed during the Cluster Lensing And Supernova survey with Hubble (CLASH) and the Hubble Frontier Fields (HFF) program. Since the mock images were generated from real observations, they incorporate, by construction, all the complexity of the observed galaxy clusters. The simulated Euclid data of the galaxy cluster MACS J0416.1−2403 were then used to explore the possibility of developing strong lensing models based on the Euclid data. In this context, complementary photometric or spectroscopic follow-up campaigns are required to measure the redshifts of multiple images and cluster member galaxies. By Euclidising six parallel blank fields obtained during the HFF program, we provide an estimate of the number of galaxies detectable in Euclid images per deg2 per magnitude bin (number counts) and the distribution of the galaxy sizes. Finally, we present a preview of the Chandra Deep Field South that will be observed during the Euclid Deep Survey and two examples of galaxy-scale strong lensing systems residing in regions of the sky covered by the Euclid Wide Survey. The methodology developed in this work lends itself to several additional applications, as simulated Euclid fields based on HST (or JWST) imaging with extensive spectroscopic information can be used to validate the feasibility of legacy science cases or to train deep learning techniques in advance, thus preparing for a timely exploitation of the Euclid Survey data.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/1028091
Attenzione
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
Citazioni
ND
0
ND
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
