Building Clean Galaxy Samples From SDSS: An Assessment of Galaxy Selection

Abstract

We present an assessment of querying galaxy samples through the Sloan Digital Sky Survey database. We performed SQL queries on 26 galaxy cluster fields, which consist of a total of 7437 galaxies. A thorough visual inspection of the samples revealed the inclusion of artifacts, stars, or quasars in our sample. Moreover, there are galaxies that are not reliable in terms of photometry, and such galaxies are included in samples even when queried with the Clean Photometry procedure. In this work, we investigated several SDSS photometry tags and proposed a modified SQL query to obtain more reliable galaxy samples, at least for studies concerning cluster member galaxies. The newly proposed query in this work recovers 338 galaxies that were originally excluded by Clean Photometry and removes an additional 156 objects that are either not real galaxies or not photometrically reliable.

Keywords

• surveys
• catalogues
• galaxies
• photometry

SDSS’den Temiz Galaksi Örneklemleri Oluşturma: Galaksi Seçiminin bir Değerlendirmesi

Abstract

Bu çalışmada, Sloan Dijital Gökyüzü Araştırması veritabanından galaksi örneklemleri sorgulamanın bir değerlendirmesini sunuyoruz. Toplam 26 galaksi kümesi alanından elde edilen 7437 galaksiden oluşan bir örneklem elde etmek için SDSS veritabanında SQL sorguları gerçekleştirdik. Kapsamlı bir görsel inceleme, örneklemimizde yapay nesneler, yıldızlar veya kuazarların bulunduğunu ortaya çıkardı. Ayrıca, Clean Photometry yöntemi kullanılsa dahi fotometrik olarak güvenilir olmayan galaksilerin de bulunduğu anlaşılmıştır. Bu çalışmada, birçok SDSS fotometri etiketi incelenmiş ve en azından küme üyesi galaksilerle ilgili çalışmalar için daha güvenilir galaksi örneklemleri elde etmek üzere geliştirilmiş bir SQL sorgusu önerilmektedir. Bu çalışmada önerilen yeni sorgu, Clean Photometry tarafından başlangıçta dışlanan 338 galaksiyi geri getiriyor ve gerçek galaksi olmayan veya fotometrik olarak güvenilir olmayan ek 156 nesneyi de örneklemden çıkarabiliyor.

Keywords

• surveys
• catalogues
• galaxies
• photometry

References

1. Abazajian K., et al., 2003, AJ (doi:10.1086/378165), 126, 2081
2. Abazajian K. N., et al., 2009, ApJS (doi:10.1088/0067-0049/182/2/543), 182, 543
3. Abdurro'uf et al., 2022, ApJS (doi:10.3847/1538-4365/ac4414), 259, 35
4. Ahumada R., et al., 2020, ApJS (doi:10.3847/1538-4365/ab929e), 249, 3
5. Aliş S., 2024, Journal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences (doi:10.28979/jarnas.1562591), 10, 954
6. Barrena R., Girardi M., Boschin W., 2013, MNRAS (doi:10.1093/mnras/stt144), 430, 3453
7. Brescia M., Cavuoti S., Longo G., 2015, MNRAS (doi:10.1093/mnras/stv854), 450, 3893
8. Coupon J., Czakon N., Bosch J., Komiyama Y., Medezinski E., Miyazaki S., Oguri M., 2018, PASJ (doi:10.1093/pasj/psx047), 70, S7

9. Csabai I., et al., 2003, AJ (doi:10.1086/345883), 125, 580
10. Ettori S., et al., 2019, A&A (doi:10.1051/0004-6361/201833323), 621, A39
11. Euclid Collaboration et al., 2025, preprint, (arXiv:2503.15303)
12. Gaia Collaboration et al., 2018, A&A (doi:10.1051/0004-6361/201833051), 616, A1
13. Gaia Collaboration et al., 2023, A&A (doi:10.1051/0004-6361/202243940), 674, A1
14. Hansen S. M., Sheldon E. S., Wechsler R. H., Koester B. P., 2009, ApJ (doi:10.1088/0004-637X/699/2/1333), 699, 1333
15. Hao J., et al., 2010, ApJS (doi:10.1088/0067-0049/191/2/254), 191, 254
16. Heintz K. E., Fynbo J. P. U., H E., M P., Krogager J.-K., Geier S., Jakobsson P., Christensen L., 2018, A&A (doi:10.1051/0004-6361/201833396), 615, L8
17. Herbonnet R., et al., 2020, MNRAS (doi:10.1093/mnras/staa2303), 497, 4684
18. Hilton M., et al., 2021, ApJS (doi:10.3847/1538-4365/abd023), 253, 3
19. Huertas-Company M., et al., 2015, ApJS (doi:10.1088/0067-0049/221/1/8), 221, 8
20. Ivezić Z., et al., 2007, AJ (doi:10.1086/519976), 134, 973
21. Kim E. J., Brunner R. J., 2017, MNRAS (doi:10.1093/mnras/stw2672), 464, 4463
22. Lanusse F., Ma Q., Li N., Collett T. E., Li C.-L., Ravanbakhsh S., Mandelbaum R., Póczos B., 2018, MNRAS (doi:10.1093/mnras/stx1665), 473, 3895
23. Lintott C., et al., 2011, MNRAS (doi:10.1111/j.1365-2966.2010.17432.x), 410, 166
24. Lupton R., Gunn J. E., Ivezić Z., Knapp G. R., Kent S., 2001, in Harnden Jr. F. R., Primini F. A., Payne H. E., eds, Astronomical Society of the Pacific Conference Series Vol. 238, Astronomical Data Analysis Software and Systems X. p. 269 (arXiv:astro-ph/0101420), doi:10.48550/arXiv.astro-ph/0101420
25. Machado R. E. G., Laganá T. F., Souza G. S., Caproni A., Antas A. S. R., Mello-Terencio E. A., 2022, MNRAS (doi:10.1093/mnras/stac1829), 515, 581
26. Mandelbaum R., 2018, ARA&A (doi:10.1146/annurev-astro-081817-051928), 56, 393
27. Marrese P. M., Marinoni S., Fabrizio M., Altavilla G., 2019, A&A (doi:10.1051/0004-6361/201834142), 621, A144
28. Monteiro-Oliveira R., Cypriano E. S., Vitorelli A. Z., Ribeiro A. L. B., Sodré L., Dupke R., Mendes de Oliveira C., 2018, MNRAS (doi:10.1093/mnras/sty2349), 481, 1097
29. Okabe N., Smith G. P., 2016, MNRAS (doi:10.1093/mnras/stw1539), 461, 3794
30. Oyaizu H., Lima M., Cunha C. E., Lin H., Frieman J., Sheldon E. S., 2008, ApJ (doi:10.1086/523666), 674, 768
31. Pavlinsky M., et al., 2022, A&A (doi:10.1051/0004-6361/202141770), 661, A38
32. Ross A. J., et al., 2011, MNRAS (doi:10.1111/j.1365-2966.2011.19351.x), 417, 1350
33. Roster W., et al., 2024, A&A (doi:10.1051/0004-6361/202452361), 692, A260
34. Salvato M., Ilbert O., Hoyle B., 2019, Nature Astronomy (doi:10.1038/s41550-018-0478-0), 3, 212
35. Saxena A., et al., 2024, A&A (doi:10.1051/0004-6361/202450886), 690, A365
36. Schellenberger G., Reiprich T. H., 2017, MNRAS (doi:10.1093/mnras/stx1022), 469, 3738
37. Scranton R., et al., 2002, ApJ (doi:10.1086/342786), 579, 48
38. Willett K. W., et al., 2013, MNRAS (doi:10.1093/mnras/stt1475), 435, 2835
39. Wray J. J., Gunn J. E., 2008, ApJ (doi:10.1086/529127), 678, 144
40. Yasuda N., et al., 2001, AJ (doi:10.1086/322093), 122, 1104
41. York D. G., et al., 2000, AJ (doi:10.1086/301513), 120, 1579