Adding infrared data to photometric redshift estimation in the Dark Energy Survey

Abstract

The Dark Energy Survey (DES) is a comological project that uses the Dark Energy Camera (DECam), located at the Cerro Tololo Inter-American Observatory (CTIO) in Chile, covering 5000 square degrees of the southern sky between 2013 and 2019. The resulting catalogues contain hundreds of millions of galaxies with photometric redshifts (photo-zs) estimated from these optical measurements, supporting a broad range of extragalactic and cosmological studies. This work investigates improvements in photometric redshift estimation achieved by combining DES optical data with infrared measurements from the VISTA Hemisphere Survey (VHS) and the Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE). Using the Angular Neighbourhood Fitting (ANF) machine learning algorithm applied to a spectroscopic subsample, we find that adding infrared data reduces all the metrics (scatter, bias and outlier fraction) in photo-z estimates, particularly at intermediate and high redshifts. The inclusion of WISE data provides more accurate photo-zs than VHS, while combining both infrared datasets with DES results in only marginal additional improvements compared to what is achieved with DES+WISE. We also compare our results with those obtained by Banerji et al. (2015), confirming the benefits of incorporating infrared photometry for improved photo-z estimation. This study opens the way for building a comprehensive, high-quality photometric redshift catalogue that will benefit upcoming wide-area surveys such as the Legacy Survey of Space and Time (LSST) and Euclid, as well as future cosmological and astrophysical analyses.El Dark Energy Survey (DES) es un proyecto de cosmología que utiliza la cámara Dark Energy Camera (DECam), situada en el Observatorio Interamericano Cerro Tololo (CTIO) en Chile, y que cubre 5000 grados cuadrados del cielo austral, llevado a cabo entre 2013 y 2019. Los catálogos resultantes contienen cientos de millones de galaxias con redshifts fotométricos (photo-zs) estimados a partir de estas medidas en el óptico, apoyando una gran variedad de estudios extragalácticos y cosmológicos. Este trabajo investiga las mejoras en la estimación de redshifts fotométricos obtenidas al combinar los datos ópticos de DES con datos en el infrarrojo del VISTA Hemisphere Survey (VHS) y del Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE). Usando el algoritmo de maching learning Angular Neighbourhood Fitting (ANF) aplicado a una submuestra espectroscópica de DES, encontramos que la inclusión de datos infrarrojos reduce todas las métricas (sigma, bias y fracción de outliers) en las estimaciones de photo-z, especialmente en redshifts intermedios y altos. La incorporación de datos de WISE proporciona photo-zs más precisos que VHS, mientras que combinar ambos conjuntos de datos infrarrojos con DES produce únicamente mejoras marginales adicionales en comparación con lo que se logra con DES+WISE. También comparamos nuestros resultados con los obtenidos por Banerji et al. (2015), confirmando los beneficios de incorporar fotometría infrarroja para mejorar la estimación de photo-z. Este estudio abre el camino para construir un catálogo de redshifts fotométricos completo y de alta calidad que beneficiará a futuros proyectos de gran área como el Legacy Survey of Space and Time (LSST) y Euclid, así como a futuros análisis cosmológicos y astrofísicos.