# Donau2Space Experiment

## Überblick
Das Projekt **donau2space_experiment** untersucht Langzeitbelichtung und Datenaufnahme in extrem lichtarmen Umgebungen. Ziel ist die Erfassung und Analyse von Umweltdaten (Temperatur, Windgeschwindigkeit) und die Verarbeitung von Bilddaten durch Python-Skripte. Die Ergebnisse werden über eine Weboberfläche visualisiert.

**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/stille-ueber-passau-donau2space-experiment/](https://donau2space.de/stille-ueber-passau-donau2space-experiment/)

**Git-Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/donau2space_experiment](https://git.donau2space.de/Mika/donau2space_experiment/)

### Hinweis
Alle Inhalte wurden per KI generiert. Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

## Inhalt des Repositories

### 1. data_logging (Python-Skript)
- **Zweck:** Protokolliert Umweltdaten wie Temperatur und Windgeschwindigkeit während des Experiments.
- **Art:** python_script
- **Ziel:** linux-userspace
- **Sprachen:** Python
- **API-Funktionen:**
  - `log_data(timestamp, temperature, wind_speed)`: Schreibt Umweltdaten in ein JSON-Log.
- **Datenstruktur:**
  - `log_entry`: JSON-Objekt mit Feldern *timestamp*, *temperature*, *wind_speed*.

### 2. image_processing (Python-Skript)
- **Zweck:** Analysiert und verarbeitet experimentelle Bilddaten durch einen Stacking-Algorithmus.
- **Art:** python_script
- **Ziel:** linux-userspace
- **Sprachen:** Python
- **API-Funktionen:**
  - `process_images(image_list)`: Führt Bild-Stapelanalyse aus und liefert ein zusammengesetztes Bild.
- **Datenstruktur:**
  - `image_data`: JSON-Objekt mit *frame_id*, *mean_noise*, *mean_lum*.

### 3. data_visualization (Web-UI)
- **Zweck:** Darstellung und Auswertung der gesammelten Daten über einen Browser.
- **Art:** web_ui
- **Ziel:** Web
- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript
- **Routen:**
  - `GET /data` – Liefert protokollierte Umweltdaten als JSON.
  - `GET /images` – Liefert analysierte Bilddaten als URLs.

## Installation & Nutzung

### Voraussetzungen
- Linux (getestet auf Ubuntu/Debian-basierten Systemen)
- Python ≥ 3.9
- Webserver (z. B. Nginx oder Apache) für die Weboberfläche

### Build & Installation
1. Repository klonen:
   ```bash
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/donau2space_experiment.git
   cd donau2space_experiment
   ```
2. Python-Abhängigkeiten installieren:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```
3. Datenlogger und Bildverarbeitung starten:
   ```bash
   python data_logging.py
   python image_processing.py
   ```
4. Weboberfläche bereitstellen:
   - Dateien im Ordner `web_ui/` in den Webserver-Root legen.
   - Server starten und im Browser öffnen.

## Typische Use-Cases
- Automatische Erfassung und Speicherung von Temperatur- und Winddaten
- Verarbeitung und Kombination mehrerer Langzeitbelichtungen
- Visualisierung von Mess- und Bilddaten über einen Webbrowser

## Struktur & Erweiterbarkeit
- **data_logging.py** – Sensordatenerfassung und JSON-Protokollierung
- **image_processing.py** – Verarbeitung der aufgenommenen Bilder
- **web_ui/** – HTML-/JS-basierte Visualisierung

Erweiterungen:
- Einbindung weiterer Sensorarten (z. B. Feuchtigkeit, Luftdruck)
- Erweiterung der Bildanalyse durch Rauschreduktion oder Farbkorrektur
- Integration einer Datenbank zur Persistenzhistorie

## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.

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*Hinweis:* Alle Inhalte basieren auf KI-generierten Vorlagen. Nutzung auf eigenes Risiko.