基于HST COSMOS 数据，选取一个z<2的完备星系样本，并构建了相应的cut-out图像数据库。

已编写软件包，运用SED内插方法，通过降低数据质量（包括S/N、像素尺度、PSF和噪声等）初步生成类似于CSST和Euclid在不同测量深度下得到的多波段仿真图像。

已基于HST CANDELS多波段数据，选取一个z<2的完备星系样本，并构建了相应的cut-out多波段图像数据库。

上图给出一个示例：我们首先对COSMOS 30个波段空间+地面测光数据组成的SED（Ilbert+10)进行拟合，拟合过程采用了新构建的模板库并添加了发射线（右侧下幅中实线SED)。然后我们运用SED内插方法，根据CSST和Euclid的Filter Curves计算每个波段的流量。对于COSMOS，我们假定目标星系各区域与整体具有同样的SED（忽略星系颜色梯度）。然后我们基于COSMOS F814w波段二维图像计算生成CSST+Euclid相应波段图像，最后我们通过降低S/N，匹配PSF, 对像素尺度进行重采样，并添加相应噪声等操作，生成类似于CSST和Euclid在不同测量深度下的多波段仿真图像。

进一步，我们将基于CANDELS多波段图像数据，按照上述方法，生成高度仿真的CSST和Euclid图像（包含真实颜色梯度信息）。

右侧图给出一个示例：我们首先对COSMOS 30个波段空间+地面测光数据组成的SED（Ilbert+10)进行拟合，拟合过程采用了新构建的模板库并添加了发射线（右侧下幅中实线SED)。然后我们运用SED内插方法，根据CSST和Euclid的Filter Curves计算每个波段的流量。对于COSMOS，我们假定目标星系各区域与整体具有同样的SED（忽略星系颜色梯度）。然后我们基于COSMOS F81二维图像计算生成CSST+Euclid相应波段图像，最后我们通过降低S/N，匹配PSF, 对像素尺度进行重采样，并添加相应噪声等操作，生成类似于CSST和Euclid再不同测量深度下的多波段仿真图像。，我们将基于CANDELS多波段图像数据，按照上述方法，生成高度仿真的CSST和Euclid图像（包含真实颜色梯度信息）。