@PHDTHESIS{ 2022:1373653152,
 	title = {ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS ESTELARES EM LEVANTAMENTOS FOTOMÉTRICOS MULTIFILTROS COM APRENDIZADO DE MÁQUINA},
 	year = {2022},
 	url = "http://localhost:8080/tede/handle/tede/141",
 	abstract = "Os dados produzidos pelos grandes levantamentos astronômicos (fotométricos e espectroscópicos) representam um grande desafio e uma forma nova de fazer pesquisa a partir, por exemplo, de técnicas sofisticadas e precisas de aprendizado de máquina, permitindo extrair informações das variáveis observadas. Por outro lado, há uma alta demanda por telescópios e instrumentos adequados para obtenção de espectros de alta resolução, que são ideais para a análise detalhada de abundâncias químicas. Sendo assim, torna-se necessário selecionar da melhor forma possível os alvos candidatos para futuras observações espectroscópicas, baseado nos dados de grandes levantamentos. Este trabalho explora o conteúdo estelar do Javalambre Photometric Local Universe Survey (J-PLUS) Data Release 2 e mostra seu potencial para identificar estrelas de baixa metalicidade usando o pipeline Stellar Parameters Estimation baseado em Ensemble Methods (SPEEM). O SPEEM é uma ferramenta usada para separar fontes estelares de quasares e fornecer estimativas de parâmetros atmosféricos para estrelas, com base no exclusivo sistema fotométrico J-PLUS. A adoção de critérios de seleção adequados permite a identificação de candidatas a estrelas pobres em metais ideais para programas de acompanhamento espectroscópico. O SPEEM consiste em uma série de modelos de aprendizado de máquina que usam uma amostra de treinamento observada tanto pelo J-PLUS quanto pelo levantamento espectroscópico SEGUE. A amostra de treinamento é composta por estrelas com temperaturas efetivas entre 4.800 K e 9.000 K, valores de gravidade superficial entre 1,0 e 4,5, enquanto a metalicidade varia entre 3,1 e 0,5. A aplicação do SPEEM a uma amostra de estrelas do J-PLUS/DR2 produziu um catálogo de parâmetros atmosféricos com erros médios de ∆Teff ~ 41 K, ∆logg ~ 0,11 dex e ∆[Fe/H] ~ 0,09 dex, quando comparados com o SEGUE. Uma subamostra de 177 estrelas potencialmente muito pobres em metais foi selecionada para acompanhamento espectroscópico. Onze estrelas dessa amostra foram observadas com o espectrógrafo ISIS no Telescópio William Herschel. A análise espectroscópica confirma que 64% das estrelas possuem [Fe/H] < -2,5, incluindo uma nova estrela com [Fe/H] < -3,0. A aplicação do SPEEM foi estendida para estrelas dos campos da Missão K2, observadas com o mesmo telescópio e câmera do J-PLUS. Neste caso, o SPEEM foi modificado para incluir dados fotométricos no infravermelho obtidos com o satélite WISE, além de resultados do satélite Gaia. A amostra de treinamento foi baseada nos levantamentos espectroscópicos GALAH e APOGEE. O SPEEM modificado foi aplicado com sucesso à amostra K2/T80, produzindo estimação de parâmetros com incerteza de de 92 K para Teff, 0,08 para logg, e 0,12 para rFe{Hs. O SPEEM também mostrou bons resultados na análise do aglomerado M44, permitindo obter estimativas de idade e metalicidade compatíveis com resultados da literatura, dentro das incertezas. O uso do SPEEM em combinação com o sistema de filtro J-PLUS demonstrou seu potencial na estimativa dos parâmetros atmosféricos estelares Teff, logg e [Fe/H].",
 	publisher = {Observatorio Nacional},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Astronomia},
 	note = {Divisão de Programas de Pós-Graduação - DIPPG}
}