Астрономический обзор – общая карта или фотография, на которой изображён не конкретный объект, а определённый участок неба или даже всё небо. Астрономический обзор может предусматривать создание ряда изображений, спектров или других наблюдений космических объектов, имеющих определенные общие особенности.
Поскольку возможности астрономических инструментов ограничены, исследования обычно осуществляются в одной полосе электромагнитного спектра. С помощью нескольких детекторов, каждый из которых чувствителен к определённой полосе частот, можно проводить исследования в широком диапазоне волн[1].
Съёмки, как правило, производятся в рамках создания астрономического каталога или для фиксации астрономических прохождений. Для съёмки часто используются телескопы-астрографы с широким полем обзора.
Обзоры неба, в отличие от целенаправленного наблюдения за конкретным объектом, позволяют астрономам каталогизировать небесные объекты и выполнять их статистический анализ без сложных поправок на селективное предупреждение. В некоторых случаях астрономы, интересующиеся определенным космическим объектом, обнаруживают, что тратить дорогостоящее время наблюдений с помощью телескопа нет смысла, поскольку изображений, снятых во время обзора, достаточно.
Кроме того, обзоры помогают астрономам выбирать цели для более подробного исследования с помощью более мощных телескопов. Если предварительные наблюдения подтверждают определённую гипотезу, комитет по планированию времени работы телескопа, скорее всего, одобрит новые, более детальные наблюдения для её проверки.
Поскольку обзоров много, они являются идеальным средством поиска движущихся объектов, в частности астероидов и комет. Изображения, сделанные ранее, можно сравнить с изображениями, снятыми в рамках обзора, и выявить изменения, произошедшие за прошедшее время. Ранее такие задачи выполнялись вручную: например, путем сравнения фотографий того же участка неба, снятого в интервалом несколько недель, на специальном приборе, позволяющем их сравнивать (блинк-компаратора), был открыт Плутон. В настоящее время эту задачу можно решать в автоматическом режиме, поручив её особым программам анализа изображений.