Galaxies in the zone of avoidance: Misclassifications using machine learning tools

Autores
Pamela, Marchant Cortés; Nilo Castellón, José Luis; Alonso, Maria Victoria; Baravalle, Laura; Villalon, Carolina; Sgró, Mario Agustín; Daza Perilla, Ingrid Vanessa; Soto, Mario; Milla Castro, Fernanda; Minniti, Dante; Masetti, Nicola; Valotto, Carlos; Lares, Marcelo
Año de publicación
2024
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Pamela, Marchant Cortés. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.
Fil: Nilo Castellón, José Luis. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.
Fil: Alonso, Maria Victoria. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Alonso, Maria Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Baravalle, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Baravalle, Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Villalon, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Sgró, Mario Agustín. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Sgró, Mario Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Daza Perilla, Ingrid Vanessa. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Daza Perilla, Ingrid Vanessa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Soto, Mario. Universidad de Atacama. Instituto de Investigación en Astronomía y Ciencias Planetarias; Chile.
Fil: Milla Castro, Fernanda. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.
Fil: Minniti, Dante. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Astrofísica; Chile.
Fil: Minniti, Dante. Vatican Observatory; Vatican City State.
Fil: Masetti, Nicola. Istituto Nazionale di Astrofisica. Osservatorio di Astrofisica e Scienza dello Spazio di Bologna; Italy.
Fil: Masetti, Nicola. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Astrofísica; Chile.
Fil: Valotto, Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Valotto, Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Lares, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Lares, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Context. Automated methods for classifying extragalactic objects in large surveys offer significant advantages compared to manual approaches in terms of efficiency and consistency. However, the existence of the Galactic disk raises additional concerns. These regions are known for high levels of interstellar extinction, star crowding, and limited data sets and studies. Aims. In this study, we explore the identification and classification of galaxies in the zone of avoidance (ZoA). In particular, we compare our results in the near-infrared (NIR) with X-ray data. Methods. We analyzed the appearance of objects in the Galactic disk classified as galaxies using a published machine-learning (ML) algorithm and make a comparison with the visually confirmed galaxies from the VVV NIRGC catalog. Results. Our analysis, which includes the visual inspection of all sources cataloged as galaxies throughout the Galactic disk using ML techniques reveals significant differences. Only four galaxies were found in both the NIR and X-ray data sets. Several specific regions of interest within the ZoA exhibit a high probability of being galaxies in X-ray data but closely resemble extended Galactic objects. Our results indicate the difficulty in using ML methods for galaxy classification in the ZoA, which is mainly due to the scarcity of information on galaxies behind the Galactic plane in the training set. They also highlight the importance of considering specific factors that are present to improve the reliability and accuracy of future studies in this challenging region.
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Materia
Catalogs
Surveys
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Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
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Automated methods for classifying extragalactic objects in large surveys offer significant advantages compared to manual approaches in terms of efficiency and consistency. However, the existence of the Galactic disk raises additional concerns. These regions are known for high levels of interstellar extinction, star crowding, and limited data sets and studies. Aims. In this study, we explore the identification and classification of galaxies in the zone of avoidance (ZoA). In particular, we compare our results in the near-infrared (NIR) with X-ray data. Methods. We analyzed the appearance of objects in the Galactic disk classified as galaxies using a published machine-learning (ML) algorithm and make a comparison with the visually confirmed galaxies from the VVV NIRGC catalog. Results. Our analysis, which includes the visual inspection of all sources cataloged as galaxies throughout the Galactic disk using ML techniques reveals significant differences. Only four galaxies were found in both the NIR and X-ray data sets. Several specific regions of interest within the ZoA exhibit a high probability of being galaxies in X-ray data but closely resemble extended Galactic objects. Our results indicate the difficulty in using ML methods for galaxy classification in the ZoA, which is mainly due to the scarcity of information on galaxies behind the Galactic plane in the training set. They also highlight the importance of considering specific factors that are present to improve the reliability and accuracy of future studies in this challenging region.info:eu-repo/semantics/publishedVersionFil: Pamela, Marchant Cortés. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.Fil: Nilo Castellón, José Luis. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.Fil: Alonso, Maria Victoria. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.Fil: Alonso, Maria Victoria. 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Galaxies in the zone of avoidance: Misclassifications using machine learning tools. Astronomy & Astrophysics, 686, A18.urn:issn:0004-6361http://hdl.handle.net/11086/552736urn:issn:1432-0746https://www.aanda.org/articles/aa/full_html/2024/06/aa48637-23/aa48637-23.htmldoi:10.1051/0004-6361/202348637enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-09-29T13:44:12Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/552736Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-09-29 13:44:13.149Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
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Fil: Nilo Castellón, José Luis. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.
Fil: Alonso, Maria Victoria. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Alonso, Maria Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
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Fil: Daza Perilla, Ingrid Vanessa. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Daza Perilla, Ingrid Vanessa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Soto, Mario. Universidad de Atacama. Instituto de Investigación en Astronomía y Ciencias Planetarias; Chile.
Fil: Milla Castro, Fernanda. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.
Fil: Minniti, Dante. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Astrofísica; Chile.
Fil: Minniti, Dante. Vatican Observatory; Vatican City State.
Fil: Masetti, Nicola. Istituto Nazionale di Astrofisica. Osservatorio di Astrofisica e Scienza dello Spazio di Bologna; Italy.
Fil: Masetti, Nicola. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Astrofísica; Chile.
Fil: Valotto, Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Valotto, Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Lares, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Lares, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Context. Automated methods for classifying extragalactic objects in large surveys offer significant advantages compared to manual approaches in terms of efficiency and consistency. However, the existence of the Galactic disk raises additional concerns. These regions are known for high levels of interstellar extinction, star crowding, and limited data sets and studies. Aims. In this study, we explore the identification and classification of galaxies in the zone of avoidance (ZoA). In particular, we compare our results in the near-infrared (NIR) with X-ray data. Methods. We analyzed the appearance of objects in the Galactic disk classified as galaxies using a published machine-learning (ML) algorithm and make a comparison with the visually confirmed galaxies from the VVV NIRGC catalog. Results. Our analysis, which includes the visual inspection of all sources cataloged as galaxies throughout the Galactic disk using ML techniques reveals significant differences. Only four galaxies were found in both the NIR and X-ray data sets. Several specific regions of interest within the ZoA exhibit a high probability of being galaxies in X-ray data but closely resemble extended Galactic objects. Our results indicate the difficulty in using ML methods for galaxy classification in the ZoA, which is mainly due to the scarcity of information on galaxies behind the Galactic plane in the training set. They also highlight the importance of considering specific factors that are present to improve the reliability and accuracy of future studies in this challenging region.
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Fil: Pamela, Marchant Cortés. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.
Fil: Nilo Castellón, José Luis. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.
Fil: Alonso, Maria Victoria. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Alonso, Maria Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Baravalle, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Baravalle, Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Villalon, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Sgró, Mario Agustín. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Sgró, Mario Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Daza Perilla, Ingrid Vanessa. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina.
Fil: Daza Perilla, Ingrid Vanessa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina.
Fil: Soto, Mario. Universidad de Atacama. Instituto de Investigación en Astronomía y Ciencias Planetarias; Chile.
Fil: Milla Castro, Fernanda. Universidad de La Serena. Facultad de Ciencias. Departamento Astronomía; Chile.
Fil: Minniti, Dante. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Astrofísica; Chile.
Fil: Minniti, Dante. Vatican Observatory; Vatican City State.
Fil: Masetti, Nicola. Istituto Nazionale di Astrofisica. Osservatorio di Astrofisica e Scienza dello Spazio di Bologna; Italy.
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