Stéphanie Renard Soutenance de Thèse Directeurs de thèse :

1. Imager les zones de formation des planètes autour des étoiles jeunes dans le cadre de reconstruction d’images pour le VLTI Stéphanie Renard Soutenance de Thèse Directeurs de thèse : Fabien Malbet (LAOG) & Eric Thiébaut (CRAL)

2. Plan • Introduction • Formation stellaire et planétaire  objets stellaires jeunes • Technique d’observation : l’interférométrie • Partie I : Analyse de la technique de reconstruction d’images • Principe de la reconstruction d’images en interférométrie • Analyse du terme de régularisation • Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes • GW Orionis • MWC 275 • HR 5999 • Conclusions & Perspectives

3. Pourquoi les objets stellaires jeunes ?  Formation stellaire et planétaire Bouvier & Malbet 2001

4. Dust Magnetosphere Planet Accretion disk Gas Wind Contexte astrophysique - étude des conditions physiques du disque de poussière interne • Caractéristiques de la région à étudier : • Rayon de 0.1 à 10 UA • Température de 150 à 4000 K • Conditions instrumentales : • 1 µm ≤  ≤ 10 µm (infrarouge) • Résolution angulaire entre 0.5 et 70 mas (Taureau @ 150pc) • Interférométrie infrarouge Malbet 2007

5. Pourquoi l’interférométrie ? Accès à la haute résolution angulaire • Un seul télescope • Recombinaison cohérente des faisceaux provenant de plusieurs télescopes • Haute résolution angulaire D = 8-10 m  70mas = ~10 UA @ 150pc ESO Paranal, Chile B = quelques 100aines de m  2mas = ~0.3 UA @ 150pc

6. φij j i φjk k φki Interférométrie – Observables • Observables : • Visibilités carrées V2 • Taille caractéristique de l’émission • Phase φ • Localisation du photocentrede l’objet • Clôture de phase CP • Degré d’asymétrie de l’émission • Analogie avec l’expérience de Young où fentes = télescopes • franges d’interférences CPijk = φij + φjk + φki

7. Interférométrie – Analyse des données • Difficulté : pas d’image directe de l’objet • Analyse : ajustement de modèle Plan u,v Courbe de visibilité

8. Etat de l’art des observations interférométriques sur les objets jeunes Morphologie du disque des étoiles jeunes et information sur les phénomènes se déroulant dans leur environnement proche Emission dominante dans le proche infrarouge = zone de sublimation de la poussière Millan-Gabet et al. 2007

9. Autres méthodes d’analyse ? • Intérêts de la reconstruction d’images • Image directe  plus facile à analyser • Sans a priori fort sur l’objet • Objet complexe  non limité à un modèle simple • Méthode unique pour analyser les données sans hypothèse a priori forte de l’objet • Questions • La vision actuelle des objets jeunes est-elle correcte ? • Existe-t-il une composante majeure supplémentaire à ajouter dans les modèles ? • Renforce la confiance dans le modèle, apporte de nouvelles contraintes sur les modèles, révèle des structures inattendues

10. Etat de l’art de la reconstruction d’images en interférométrie infrarouge Monnier et al. 2007 • Plus difficilequ’en radio (moins de mesures, perte de la phase)  nouvelles méthodes • Reconstruction d’images = premiers essais  pour se rassurer : image avec différents algorithmes • Rien sur les objets jeunes : objets difficiles (complexes : mélange de structures lisses et ponctuelles) • Étude de la méthode de reconstruction d’images

11. Plan • Introduction • Formation stellaire et planétaire  objets stellaires jeunes • Technique d’observation : l’interférométrie • Partie I : Analyse de la technique de reconstruction d’images • Principe de la reconstruction d’images en interférométrie • Analyse du terme de régularisation • Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes • GW Orionis • MWC 275 • HR 5999 • Conclusions & Perspectives

12. Reconstruction d’images – principe • Problème mal posé : plus d’inconnues (pixels) que de données  infinité de solutions • Ajout de contraintes supplémentaires = connaissances a priori faibles de l’objet (lisse, compact, positif, …)  régularisations Transformée de Fourier (TF) TF-1 ? 

13. Reconstruction d’images – principe • Fonction à minimiser : vraisemblance pénalisée = « 2 modifié » • Questions : quels sont les paramètres optimaux ? • Type de régularisations ? • Valeur de µ ? • Limites sur nombre/qualité des données ? • Tests systématiques • Utilisation de MiRA(Thiébaut 2008) pour son adaptabilité Facteur de poids 2 sur les régularisations 2 sur les données

14. Renard et al., submitted Tests systématiques – paramètres • 11 régularisations communément utilisées: lissage, compacité, variation totale, norme Lp, entropie • TOUJOURS positivité & normalisation • 10 objets astrophysiques avec structures différentes = images de référence

15. Renard et al., submitted Tests systématiques – paramètres • 3 plans (u,v) : distribution homogène (non spécifique) • 3 rapports signal-à-bruit (RSB) : 100, 50 et 10 • 245 mesures • 22 télescopes • 25 nuits à 3T • 88 mesures • 13 télescopes • 10 nuits à 3T • 31 mesures • 8 télescopes • 4 nuits à 3T Situation actuelle

16. Renard et al., submitted Tests systématiques – critère de qualité Hypothèse : mesure de la phase  Problème CONVEXE Erreur quadratique moyenne (EQM) : différence moindre carré entre l’image réelle et l’image reconstruite MiRA Simulated Data (90) TF Regul. (11) + Différents µ (24) UV (3) RSB (3) Image de référence (10) Image reconstruite ( 24 000)

17. Tests systématiques – Analyse : facteur de poids µ Renard et al., submitted • Dépend surtout de la régularisation • Quasi indépendantdu plan UV et RSB • Valeur optimale de µ pour chaque régularisation (N.B. dépendance sur la taille du pixel et structure globale de l’objet)

18. Tests systématiques – Analyse : limite sur le plan uv & RSB Renard et al., submitted • Limite sur le plan UV : 31 données pas assez, 88 ok • Pas de limite sur le RSB • Nombre de données indépendantes plus critique que leur qualité

19. Renard et al., submitted Tests systématiques – Analyse : régularisations • La meilleure : Variation totale = minimisation du gradient total de l’image  image continue par morceaux avec le moins de contour (en longueur totale) • Indépendante des objets  problème principal = trous dans le plan uv

20. Renard et al., submitted Tests systématiques – résultats • Retour à des données réelles : • Trous dans le plan uv, répartition non homogène • Clôture de phase au lieu de la phase • Tests sur données réelles : 3-4 régularisations et valeurs de µ • Nombre de données plus critique que RSB Régularisations Limite UV & RSB Facteur de poids µ • Variation totale= minimisation du gradient total de l’image • Dépend surtout de la régularisation • Indépendant du plan UV et RSB • Valeur optimale de µ pour chaque régularisation

21. Plan • Introduction • Formation stellaire et planétaire  objets stellaires jeunes • Technique d’observation : l’interférométrie • Partie I : Analyse de la technique de reconstruction d’images • Principe de la reconstruction d’images en interférométrie • Analyse du terme de régularisation • Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes • GW Orionis • MWC 275 • HR 5999 • Conclusions & Perspectives

22. 1er Objet : GW Orionis – Description • Objet jeune de type T Tauri (M ~ Msol.) • Une des plus brillantes et des plus massives • Très fort excès infrarouge disque • Système binaire (Mathieu et al. 1991) • Séparation de 1.1 UA (3 mas) • Présence d’un compagnon ? • Disque circumstellaire (2?), disque circumbinaire ? • Inclinaison du système ? • GWOri est un système complexe • Aide interférométrie : information sur la géométrie du système

23. 1er Objet : GW Orionis – Données • Interféromètre IOTA • Bande H (1.65 µm) • 6 nuits à 3 télescopes en 8 jours  111 V2 & 37 CP • Présence forte du 3èmecompagnon (binaire large) Berger et al., 2005

24. 1er Objet : GW Orionis – Reconstruction d’images Berger et al., in prep. A B C GW Orionis est un système triple

25. 1er Objet : GW Orionis – Analyse • Méthode indépendante : ajustement de modèle • Binaire • Triple

26. 1er Objet : GW Orionis – Conclusion • Même résultat avec 2 méthodes indépendantes • Validation de la technique de reconstruction d’images A B C

27. 2ème objet : MWC 275 – Description • Objet stellaire jeune : HerbigAe (2.3 Msol.) • Une des plus proche (122 pc) • Excès infrarouge : disque (Mannings & Sargent 1997) avec émission variable (Sitko et al. 2008) • Présence d’un jet perpendiculaire au disque (Devine & Grady et al. 2000) • Signe d’accrétion • Cas d’étude pour comprendre la distribution de la matière circumstellaire

28. 2ème objet : MWC 275 – Données • Plusieurs interféromètres (2 & 3 tél.): VLTI, IOTA, CHARA, Keck-I • Bande H (1.6-1.8 µm) & K (2-2.4 µm) + dispersion spectrale • 17 nuits en K - 14 nuits en H (sur 3mois)  967 V2 en K & 554 en H • Données K : base max. plus longue que H  plus de résolution en K • Taille caractéristique de l’émission infrarouge : 0.45 UA • Emission forte (50%) à l’intérieur de l’anneau (Tannirkulam et al. 2008, Benisty et al. 2010) : nature ?

29. 2ème objet : MWC 275 – Reconstruction d’images Qu’est ce qu’on voit ?!

30. Méthodologie  utilisation d’un modèle Données simulées@ conditions réelles 1 Modèle de l’objet à reconstruire TF (même plan uv, mêmes barres d’erreur) MiRA(même régularisation, même µ) 2 3 Image reconstruite du MODELE Comparaison Identification des artefacts

31. Benisty et al., 2010 2ème objet : MWC 275 – Modèle • Modèle à 3 composantes (étoile, anneau, disque interne) • Anneau plus brillant au N-E • Anneau en H moins brillant que en K • Plus de 50% du flux dans le disque interne Étoile Anneau Disque interne

32. 2ème objet : MWC 275 – Reconstruction du modèle Renard et al., 2010 • Étoile : tache centrale la plus brillante • Anneau : • Bonne localisation • Sous forme non lisse (dus au plan uv) • Distribution non homogène • Pas d’anneau en bande H ! (besoin de données à plus haute résolution) • Disque interne qui remplit l’espace entre l’étoile et l’anneau

33. 2ème objet : MWC 275 – Reconstruction d’images Renard et al., 2010 • Etoile = max. des images • Principaux points diffus secondaires = anneau • Caractéristiques proches du modèle • Distribution non homogène • Présent en H ? • A l’intérieur de l’anneau : 70% en K, 86% en H  plus que l’étoile  émission importante entre l’anneau et l’étoile • Objet réel plus complexe que le modèle

34. 2ème objet : MWC 275 – conclusions • Présence d’un disque asymétrique incliné • Augmentation de l’émission au rayon de sublimation de la poussière : forme physique ? • Distribution non uniforme de l’anneau confirmée • Présence d’un disque interne confirmé : nature ? • Première image de l’environnement proche d’un objet stellaire jeune complexe • Image modèle ≠ image réelle  objet plus complexe que modèle actuel

35. 3ème objet : HR5999 – Description • Étoile de HerbigAe • Excès infrarouge  présence d’un disque • Variabilité photométrique et spectrométrique  présence de gaz en accrétion • Champ magnétique • Peu de choses connues sur le disque aux UA internes, rien en proche infrarouge • Première analyse & image du disque interne en infrarouge proche

36. 3ème objet : HR5999 – Données • Interféromètre VLTI • Bandes K (1014V2+CP) & H (498V2+CP) + dispersion spectrale • 14 nuits en K et 10 nuits en H étalées sur 2 ans • Objet très complexe + variabilité de l’objet

37. Benisty, Renard et al., submitted 3ème objet : HR5999 – Reconstruction d’images • Anneau • Moins visible en H que en K • Plus proche de l’étoile en H que en K  gradient de température • Trop de flux dans la tache centrale (K : 65%, H : 80%)  présence d’un disque interne

38. Benisty, Renard et al., submitted 3ème objet : HR5999 – Modèle Observations Modèle • Paramètres du modèle dégénérés  allers-retours entre la reconstruction d’images et l’ajustement de modèle • Anneau visible en K mais pas totalement en H • Disque interne non visible à cause de la variation dans les données = perte de dynamique dans l’image

39. 3ème objet : HR5999 – Conclusions • Première image de l’environnement proche de cet objet • 3 composantes • Étoile • Anneau @ 0.65 UA = rayon de sublimation (K : 40%, H : 26%) Anneau = augmentation brusque du contraste dû à un changement d’opacité • Disque interne (K : 38%, H : 34%) similaire à d’autres objets jeunes (AB Aur, MWC 275, MWC 758, HR 5999) • Caractéristique générale à toutes les étoiles de HerbigAe ? • Nature (disque gazeux, grains réfractaires) ? • Utilisation simultanéedes techniques d’ajustement de modèle et de reconstruction d’images • Perte de dynamique dû à la variabilité dans les données

40. Plan • Introduction • Formation stellaire et planétaire  objets stellaires jeunes • Technique d’observation : l’interférométrie • Partie I : Analyse de la technique de reconstruction d’images • Principe de la reconstruction d’images en interférométrie • Analyse du terme de régularisation • Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes • GW Orionis • MWC 275 • HR 5999 • Conclusions & Perspectives

41. Conclusions • Etude du terme de régularisation • paramètres optimaux de la reconstruction d’images (régularisation & facteur de poids µ) • Limite sur le plan u,v • Application astrophysique • Premières images de l’environnement proche des étoiles jeunes complexes • Mise au point d’une méthodologie détermination des artefacts • Points critiques : • Non homogénéité du plan uv: trous dans le plan uv = artefacts • Qualité des données : grosse barre d’erreur, non simultanéité des données  diminution de la dynamique Règle 1 : réaliser un grand nombre de données indépendantes Règle 2 : aller-retour entre le modèle et l’image reconstruite 41

42. Conclusions Millan-Gabet et al. 2007 42 Dullemond & Monnier 2010

43. Perspectives 3 télescopes • Augmentation du nombre de télescopes utilisés simultanément (4 actuellement) • VLTI/Pionier & CHARA/Mirc • Instruments de seconde génération dédiés à l’imagerie (Gravity, Matisse, VSI) • Plus de données de meilleure qualité • Reconstruction d’images = outil de base d’analyse • Futur proche : favoriser la relocalisation des télescopes pour améliorer les résultats (plan uv homogène, obtention de suffisamment de données en moins de temps) 4 télescopes

44. Perspectives • Algorithmique • Développer des régularisations plus adaptées aux objets jeunes • Utilisation de l’information en longueur d’onde Evolution de l’objet avec la longueur d’onde • Phase différentielle • Astrophysique • Large programme d’observation  déterminer les tendances générales (disque interne ? Autre composante ?) • Reconstruire des images d’objets de plus en plus complexes • Disque en rotation • Jet (imagerie dans les raies) • Planètes en cours de formation

45. Merci pour votre attention Communiqué de Presse ESO sur MWC 275