Python como herramienta para el análisis de las imágenes astronómicas del Telescopio Reflector

Las imágenes astronómicas observadas a través de telescopios terrestres juegan un rol importante para el conocimiento del universo, ya que a través de la observación y el análisis de los cuerpos celestes, se contribuye significativamente con informaciones valiosas para la comprensión de la formación y la evolución del universo. Este trabajo emplea la programación con Python como herramienta para el análisis de las imágenes astronómicas, utilizando Astropy como biblioteca principal, permitiéndonos crear diversos códigos destinados al análisis y a la caracterización de las imágenes astronómicas, las cuales fueron aplicadas a observaciones obtenidas a través del telescopio Reflector, de 1m de diámetro, ubicado en el Observatorio Astronómico Nacional (OAN) Llano del Hato, en el estado Mérida. En el presente trabajo, los códigos creados en Python pueden ser empleados por estudiantes, aficionados o investigadores para el procesamiento, la calibración y el análisis de las imágenes astronómicas, todo ello con el fin de extraer información relevante para los diferentes proyectos de investigación. Por razones de acceso, Python es un lenguaje de alto nivel con un eficiente tiempo de ejecución para procesar y analizar datos, lo cual es ideal para procesar un volumen importante de imágenes astronómicas de manera eficiente. Es conocido que las imágenes astronómicas deben ser tratadas previamente para corregir efectos no deseados introducidos por el telescopio durante la observación, es por ello que, en este trabajo se plantea entre otros, un código para la calibración en volumen de las imágenes a través de la creación de los bias, dark y flat maestros. Adicionalmente se presentan códigos como herramientas para hacer estudios estadı́sticos y cálculos de los perfiles en x y en y, de las imágenes astronómicas, con el fin de comprender y visualizar la distribución de la intensidad luminosa presente en la imagen. La aplicación de estas herramientas computacionales y actualizadas son fundamentales para obtener una comprensión más profunda de los objetos celestes observados y sirven para evaluar la calidad de las imágenes obtenidas a través de los telescopios, cumpliéndose con el tratamiento previo de las imágenes astronómicas y contribuyendo ası́, al avance de la investigación astronómica y al entendimiento del universo.