Cartographie de surface des exoplanètes de la Terre à l’aide de courbes lumineuses à point unique

Identifier les mondes habitables est l’un des objectifs ultimes de l’astrobiologie¹. Depuis la première détection², plus de 4000 exoplanètes ont été confirmées à ce^{jour 3} avec un certain nombre d’analogues de la Terre (par exemple, TRAPPIST-1e)⁴. Ces planètes ont des propriétés orbitales et planétaires similaires à celles de la Terre, et sont donc potentiellement habitables. L’évaluation de leur habitabilité à partir d’observations limitées est essentielle dans ce contexte. Basés sur la connaissance de la vie sur Terre, les systèmes géologiques et climatiques sont essentiels à l’habitabilité, qui peut donc servir de biosignatures. En principe, les caractéristiques de ces systèmes pouvaient être observées à distance même lorsqu’une planète ne pouvait pas être résolue spatialement mieux qu’un seul point. Dans ce cas, il est essentiel d’identifier les caractéristiques géologiques et les systèmes climatiques à partir de courbes lumineuses à point unique lorsqu’il s’agit d’évaluer l’habitabilité des exoplanètes. La cartographie de surface de ces exoplanètes devient urgente.

Malgré la convolution entre la géométrie de visualisation et les caractéristiques spectrales, l’information de la surface d’une exoplanète est contenue dans ses courbes lumineuses à un point résolues dans le temps, qui peuvent être obtenues à distance et dérivées d’observations suffisantes. Toutefois, la cartographie de surface bidimensionnelle (2D) des exoplanètes potentiellement habitables de la Terre est difficile en raison de l’influence des nuages. Des méthodes de récupération des cartes 2D ont été développées et testées à l’aide de courbes lumineuses simulées et de spectres^{connus 5,6,7,8}, mais elles n’ont pas été appliquées à des observations réelles. En outre, dans les analyses des observations d’exoplanètes aujourd’hui et dans un proche avenir, les hypothèses de spectres caractéristiques peuvent être controversées lorsque les compositions planétaires de surface ne sont pas bien limitées.

Dans cet article, nous démontrons une technique de cartographie de surface pour les exoplanètes de type Terre. Nous utilisons SVD pour évaluer et séparer l’information de différentes sources qui est contenue dans les courbes de lumière à plusieurs longueurs d’onde sans hypothèses de spectres spécifiques. Combiné avec la géométrie de visualisation, nous présentons la reconstruction des cartes de surface en utilisant des informations de surface résolues en temps opportun mais spatialement alambiquées. Dans le but de démontrer cette méthode, des observations à un point multi-longueurs d’onde de deux ans de la Terre obtenues par l’Observatoire du climat spatial profond/Caméra d’imagerie polychromatique de la Terre (DSCOVR/EPIC; www.nesdis.noaa.gov/DSCOVR/spacecraft.html) sont analysées. Nous utilisons la Terre comme exoplanète proxy pour évaluer cette méthode parce que les observations actuellement disponibles des exoplanètes ne sont pas suffisantes. Nous attachons le code avec le papier à titre d’exemple. Il est développé sous python 3.7 avec des paquets anaconda et healpy, mais les mathématiques du protocole peuvent également être faites dans d’autres environnements de programmation (par exemple, IDL ou MATLAB).