Mika/meteor_detection_experiment
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meteor_detection_experiment/README.md
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2026-06-28 02:06:11 +00:00

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Meteor Detection Experiment

Überblick

Das Projekt meteor_detection_experiment untersucht die Erfassung und Analyse von Meteorereignissen mithilfe von Sensoren und einem Raspberry Pi. Ziel ist es, verschiedene Belichtungszeiten zu testen und in Echtzeit Messdaten aufzunehmen, um das Auftreten und die Eigenschaften von Meteoren präzise zu dokumentieren.

Link zum Artikel: Neonregen am Inn – Mika fängt den Meteor

Git-Repository: https://git.donau2space.de/Mika/meteor_detection_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

Das Repository enthält folgende Artefakte:

1. artifact.001 – Meteorerfassungsskript

  • Art: python_script
  • Ziel: Linux Userspace
  • Sprache: Python
  • Zweck: Erfassung von Meteorereignissen mithilfe von Sensoren und automatisches Datenlogging.

API-Übersicht:

  • Funktion: capture_meteors(exposure_time) – Erfasst Meteorereignisse mit angegebener Belichtungszeit und gibt eine Liste erkannter Ereignisse zurück.
  • Funktion: log_data(data) – Schreibt Messdaten und erkannte Ereignisse in das Datenlog.
  • Datenstruktur: MeteorEvent – JSON-Objekt mit Feldern timestamp, intensity, exposure_time.

2. artifact.002 – Messdaten-Datensatz

  • Art: csv_dataset
  • Ziel: Linux Userspace
  • Sprache: CSV
  • Zweck: Speicherung der erfassten Sensordaten und Meteorereignisse.

Datenstruktur:

  • MeteorData – Tabelle mit den Feldern time, temperature, lux, noise, meteors_detected.

Installation & Nutzung

Voraussetzungen:

  • Python 3.9 oder höher
  • Zugriff auf Sensorhardware (Raspberry Pi-kompatibel)

Installation

  1. Repository klonen:
    git clone https://git.donau2space.de/Mika/meteor_detection_experiment
  2. Abhängigkeiten installieren:
    pip install -r requirements.txt
  3. Pfade zu Sensoren und Datenlogs anpassen (siehe config.json).

Anwendung

Das Skript kann mit einem Python-Interpreter ausgeführt werden:

python meteor_capture.py --exposure_time 2.5

Ergebnisse werden automatisch im CSV-Format gespeichert.

Typische Use-Cases

  • Kalibrierung von Sensoren zur Erkennung schwacher Meteorspuren
  • Vergleich von Belichtungszeiten bei Nachtaufnahmen
  • Kontinuierliches Monitoring der nächtlichen Himmelsaktivität
  • Datensammlung für Forschungsprojekte zur Meteorfrequenz

Struktur & mögliche Erweiterungen

  • scripts/ – Enthält das Python-Erfassungsskript (meteor_capture.py)
  • data/ – CSV-Daten mit Mess- und Ereignisprotokollen
  • config/ – Konfigurationsdateien der Sensoren
  • notebooks/ – (optional) Analyse- und Visualisierungsnotebooks

Mögliche Erweiterungen:

  • Integration zusätzlicher Sensoren (z. B. akustische oder Infrarotdaten)
  • Erweiterte Ereigniserkennung mit Machine Learning
  • Web-Frontend zur Echtzeitvisualisierung der Meteoraktivität

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Alle Inhalte wurden automatisch durch KI generiert. Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigene Verantwortung und eigenes Risiko.