Más de 5500 nuevas galaxias detrás del plano de la Vía Láctea

Abstract

La distribución de galaxias en el cielo es incompleta debido a nuestra propia Galaxia. A medida que nos acercamos al plano Galáctico, el número de galaxias disminuye notablemente debido a la presencia de gas, polvo y alta densidad estelar proveniente de nuestra Galaxia. En este trabajo presentamos el VVV NIRGC, el catálogo de 5554 galaxias en la región sur del disco Galáctico usando imágenes del relevamiento VISTA Variables in the Vía Láctea. Este catálogo consta de parámetros morfológicos y fotométricos de las galaxias en las bandas J, H y Ka del relevamiento. De estas galaxias sólo 45 han sido previamente estudiadas fotométricamente por otros autores y 7 poseen estimaciones de la velocidad radial. Se están utilizando diversos métodos de agrupamiento para encontrar sistemas de galaxias en estas regiones de bajas latitudes Galácticas poco estudiadas. Además, dando continuidad a este trabajo, se están desarrollando métodos de aprendizaje automático para la detección y clasificación de galaxias en la extensión del relevamiento VVV. De esta manera se pretende aportar al estudio de galaxias en estas regiones poco exploradas.

The distribution of galaxies in the sky is incomplete due to our own Galaxy. Approaching to the Galactic plane, the number of galaxies decreases notably due to the presence of gas, dust and high stellar density coming from our Galaxy. In this work we present the VVV NIRGC, the catalogue of 5554 galaxies in the southern region of the Galactic disk using images from the VISTA Variables in the Vía Láctea survey. It consists of morphological and photometric parameters of the galaxies in the J, H and Ka passbands of the survey. Of these galaxies, only 45 have been previously studied photometrically by other authors and 7 of them have radial velocity estimates. We have applied different clustering methods to find galaxy systems in these poorly studied low-latitude Galactic regions. Furthermore, giving continuity to this work, we are developing machine learning methods for the detection and classification of galaxies in the extension of the VVV survey. In this way, we intend to contribute to the study of the distribution of galaxies in these poorly explored regions.