Infrarot-Messung Experiment

Überblick

Das Projekt infrarot_messung_experiment erforscht die Infrarotmessung von Oberflächen bei Nacht und untersucht das Temperaturverhalten in städtischen Umgebungen. Ziel ist es, Datenerfassungs- und Analysemethoden zur Auswertung thermischer Muster in urbanen Arealen zu entwickeln und zu dokumentieren.

Link zum Artikel: https://donau2space.de/infrarot-messung-unter-der-stadt/

Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/infrarot_messung_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.

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Inhalt des Repositories

1. temperature_logger

Art: python_script
Ziel: mixed
Sprachen: Python
Zweck: Skript zur Datenerfassung und -speicherung von Temperaturmessungen über einen Mikrocontroller.

API-Funktionen:

• log_temperature_data(sensor, interval) – erfasst kontinuierlich Temperaturdaten und speichert sie im JSON-Format.

Datenstruktur:

• TemperatureLog (Typ: JSON) – Felder: timestamp, temperature, location

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2. data_analysis

Art: python_script
Ziel: mixed
Sprachen: Python
Zweck: Skript zur Analyse und Visualisierung der erfassten Temperaturdaten.

API-Funktionen:

• analyze_temperature_data(data) – führt statistische Analysen durch und erstellt eine Zusammenfassung der Ergebnisse.

Datenstruktur:

• AnalysisResult (Typ: JSON) – Felder: temperature_differences, pattern_recognition

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3. measurement_report

Art: doc_only
Ziel: mixed
Sprachen: –
Zweck: Dokumentation der durchgeführten Messungen und ihrer Ergebnisse.

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Installation & Nutzung

Voraussetzungen

• Python 3.8 oder höher
• Abhängigkeiten gemäß requirements.txt (z. B. matplotlib, pandas, json)

Installation

1. Repository klonen:
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/infrarot_messung_experiment
2. In das Projektverzeichnis wechseln:
   cd infrarot_messung_experiment
3. Abhängigkeiten installieren:
   pip install -r requirements.txt

Nutzung

1. Temperaturdaten erfassen:
   python temperature_logger.py
2. Analyse der Messdaten durchführen:
   python data_analysis.py

Ergebnisse werden als JSON-Dateien gespeichert und können im measurement_report dokumentiert werden.

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Typische Use-Cases

• Erfassung von Temperaturdaten über Infrarotsensorik in städtischer Umgebung.
• Analyse von Temperaturverläufen bei Nacht.
• Erstellung von Wärmebildprofilen und Erkennung typischer Temperaturmuster.
• Dokumentation und Berichterstellung über gemessene Daten.

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Struktur & mögliche Erweiterungen

• temperature_logger.py – Erfassung der Rohdaten.
• data_analysis.py – Auswertung und Visualisierung.
• measurement_report/ – Dokumentation der Resultate.

Erweiterungsmöglichkeiten:

• Einbindung zusätzlicher Sensortypen (z. B. multispektrale Sensorik).
• Ergänzung einer Web-Oberfläche zur Live-Datenvisualisierung.
• Erweiterung der Analysealgorithmen um Machine-Learning-Komponenten.

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Lizenz

Dieses Repository steht unter der MIT-Lizenz.

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KI-Hinweis

Diese Dokumentation und Teile des Inhalts wurden automatisch durch ein KI-System generiert. Nutzung auf eigenes Risiko.