15 सेकंड के अंतराल पर लिए गए स्काई फोटोग्राफ को जोड़कर 4 साल का Keogram बनाया

 (astrodon.social/@cgbassa)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-01-05 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

  • Cees Bassa का खगोलीय फोटोग्राफी प्रोजेक्ट

    • नीदरलैंड के ऊपर के आकाश की हर 15 सेकंड पर तस्वीरें लेकर वार्षिक बदलाव, बादलों की चाल, और चंद्रमा तथा सूर्य की गति का अध्ययन किया गया।
    • वार्षिक Keogram, हर दिन के Keogram को जोड़कर आकाश की गति दिखाता है।
    • जनवरी 16, 2024 से फरवरी 2, 2024 के Keogram में चंद्रमा की गति देखी जा सकती है।
    • वर्ष 2024 में दो बार ऑरोरा देखा गया; Keogram के जरिए उसके रंग और मूवमेंट को कैप्चर किया गया।

  • उपकरण और तकनीक

    • ZWO ASI178MC कलर कैमरा और 2.5mm F/1.2 फिशआई लेन्स का इस्तेमाल किया गया।
    • Raspberry Pi कंप्यूटर से कैमरा चलाया जाता है, और एक्सपोज़र टाइम और कैमरा गेन एडजस्ट किया जाता है।
    • चार साल से अधिक समय से बिना किसी समस्या के काम कर रहा है और वार्षिक Keogram बनाने के लिए 24/7 ऑपरेशन की जरूरत पड़ती है।

  • डेटा और विश्लेषण

    • 2021 से 2025 तक के चार वर्षों की 8.4 मिलियन अलग-अलग एक्सपोज़र (2TB डेटा) को जोड़कर Keogram बनाया गया।
    • पृथ्वी की कक्षा की eccentricity के कारण सूर्योदय और सूर्यास्त का समय थोड़ा अलग हो जाता है।
    • Keogram के जरिए सूर्य और चंद्रमा के rise और set time के अनुमान की तुलना की गई।

  • अन्य

    • Keogram का इस्तेमाल मुख्यतः उत्तरी गोलार्ध की छोटी गर्मियों की रातों में सितारों की गति को देखने के लिए होता है।
    • कैमरे की ऑटो गेन सेटिंग और रंग प्रतिक्रिया के कारण सूर्यास्त और सूर्योदय तेजी से बदलते हुए दिखते हैं।
    • दिन के समय की एक्सपोज़र कैप्चर कर सकें इसलिए सॉफ़्टवेयर में बदलाव किया गया।
    • Python का उपयोग करके हर दिन का Keogram बनाया जाता है और उसे वार्षिक Keogram में combine किया जाता है।

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-01-05
Hacker News टिप्पणियां

  • वाकई शानदार, और जैसा किसी और ने कहा, यह आकाश को मापने की पुरानी परंपरा का एक सुंदर विस्तार लगता है
    यह भी प्रभावशाली है कि हार्डवेयर कई सालों तक बिना किसी समस्या के चलता रहा
    अगर आप कुछ मिलता-जुलता लेकिन कहीं ज्यादा सरल आज़माना चाहते हैं, तो कंप्यूटर के बिना pinhole camera से बेहद लंबी photo exposure कई महीनों या एक साल से भी ज्यादा समय तक कर सकते हैं
    नतीजे काफी कलात्मक होते हैं, कैमरा लगाकर भूल सकते हैं और develop करने वाले chemicals की भी जरूरत नहीं होती। बस photographic paper की फोटो लें या उसे scan करें, फिर रंग invert कर दें
    Solarcan ready-made disposable pinhole camera बेचता है; मेरा उनसे कोई संबंध नहीं है, लेकिन मुझे लगता है कि यह लगभग बिना पछतावे वाली खरीद है
    [1] मेरी बालकनी से दिखा एक साल का सूर्य-पथ: https://files.rombouts.email/IMG_6500.jpeg
    ऐसे कैमरे से शानदार और थोड़ी डरावनी-सी तस्वीरें भी बनती हैं: https://solarcan.co.uk/wp-content/uploads/2018/05/solarcan-p...

  • इस 1832 लोगों वाले Mastodon instance को HN traffic bomb से बचाने के लिए archive link छोड़ रहा हूं: https://archive.ph/usfd5
    तस्वीरों की arrangement बहुत शानदार है, और title देखकर मुझे जिज्ञासा हुई कि दिन के समय की तस्वीरों को कैसे handle किया गया होगा

    • Slashdotting जैसा मतलब?

  • बेहद शानदार। कलात्मक रूप से भी अच्छा है, और मुझे यह तरीका भी पसंद आया कि यह equation of time दिखाता है—कि sunrise और sunset के बदलाव symmetric नहीं होते: https://en.wikipedia.org/wiki/Equation_of_time
    हालांकि image को midnight के बजाय 4:00 पर center करना बहुत खटकता है। या शायद मकसद दाईं ओर noon के थोड़े बाद की sunlight glint दिखाना रहा हो
    यह भी ठीक से समझ नहीं आया कि dawn और twilight में यह सबसे ज्यादा नीला क्यों दिखता है। exposure का बड़ा असर रहा होगा, और night वाला हिस्सा day वाले हिस्से से कहीं ज्यादा expose हुआ होगा; सोच रहा हूं कि क्या auto exposure इस्तेमाल हुआ था और color brightness उसी का परिणाम है। उम्मीद है white point fixed रखा गया होगा

    • किसी और ने भी यह नोट किया था, और लेखक ने जवाब दिया कि यह automatic exposure adjustment की वजह से है
      https://fediscience.org/@Birk_lab/113770845539931892
    • शायद dawn और twilight के बादल atmosphere का रंग ज्यादा reflect करते हैं, और दोपहर के बादल sunlight को diffuse करके ज्यादा सफेद चमकते हैं
      पूरी तरह से गढ़ी हुई theory है, लेकिन सुनने में सही लगती है
      o1 से time of day के हिसाब से colors estimate करवाए तो reasoning और estimates काफी plausible लगे; clouds को model नहीं किया था, फिर भी dawn/twilight में blue saturation ज्यादा निकली: https://chatgpt.com/share/67795fe3-9ac8-8009-9922-153f40c509...
    • लगता है night sky में stitch करने पर दिखने वाली दिलचस्प variations ज्यादा हैं, इसलिए 4pm को center रखा गया। साफ दिन में इतनी विविधता नहीं होती
      अपनी compulsiveness छोड़ दें तो 0 बजे/midnight भी दिन की शुरुआत के लिए एक मनमाना reference ही है, और इसे दिन-रात की लंबी continuous strip की तरह देखना ज्यादा सही है

  • मैं daylight-hours centered chart इसी तरह बना रहा हूं, इसलिए convex shape के बजाय concave shape निकलना मेरे लिए अप्रत्याशित था
    computer-generated chart को वास्तविक physical data से validate करने का बढ़िया तरीका है
    https://shademap.app/@52.39941,4.88468,11.49849z,17360064872...

    • वाकई दिलचस्प। हालांकि सोच रहा हूं कि tree shadow data कहां से आता है
      मैं एक दूरदराज़ छोटे कस्बे में रहता हूं, फिर भी मेरे घर और पड़ोसियों के घर के सारे पेड़ mapped हैं, यह देखकर हैरान हुआ। “how it works” FAQ में लिखा था कि building shadows map service से आते हैं, लेकिन पेड़ों की व्याख्या नहीं थी
    • सुंदर है, लेकिन daylight saving time aesthetics बिगाड़ देता है

  • इंसानों ने telescope से पहले astronomy ठीक इसी तरह समझी थी। कई वर्षों तक observations और detailed records
    Antikythera mechanism, Tycho Brahe आदि देखें। यह भी कहा जा सकता है कि Greek epistemology मजबूत इसलिए थी क्योंकि astronomy scientific method का शुरुआती proving ground बन गई थी

    • छोटे बच्चों के साथ star-gazing session शुरू करते समय मैं उन्हें ऐसी बातें बताता हूं
      बहुत पुराने समय में internet नहीं था, devices नहीं थे, TV नहीं था, radio नहीं था, movies नहीं थीं, और उससे भी अहम, आसानी से देखने लायक calendar भी नहीं था। रात के आसमान की ओर देखना ही पड़ता था
      करने को मूलतः वही था, और कब बोना व कब काटना है जानने का एकमात्र तरीका भी उस समय दिखने वाले constellations पर निर्भर करना था। बच्चे devices के बिना जीवन को पूरी तरह नहीं समझते, फिर भी उन्हें सोचने पर मजबूर करने में यह मदद करता है

  • मुझे उलझन हुई कि रात इतनी छोटी क्यों हो जाती है। कुल का लगभग 1/6 जैसा दिख रहा था, लेकिन sunrise/sunset और twilight times दिखाने वाली site देखी तो पता चला कि summer में तो पूरी तरह रात में प्रवेश भी नहीं होता
    इसके उलट इतनी छोटी daylight नहीं दिखती, शायद इसलिए कि सूर्य प्राथमिक है: sunset के बाद या sunrise से पहले की रोशनी night में फैल सकती है, लेकिन उल्टा नहीं
    https://www.timeanddate.com/sun/netherlands/amsterdam

  • इस category में मेरा पसंदीदा काम उस व्यक्ति का है जिसने backyard के light sensor telemetry को एक साल से ज्यादा समय तक collect किया और फिर trigonometry से transform करके tree canopy की तस्वीर बनाई
    हर दिन अलग-अलग solar elevation पर बने bright और dark patches की scan line बन जाता है। अंततः sensor के ऊपर जो कुछ भी था, वह सब “draw” हो गया

    • कोई link है या उस व्यक्ति का नाम याद है?

  • 10 साल से भी ज्यादा पुरानी इस Python conference talk में ऐसी visualization को daylight saving time के हिसाब से correct करने की बात है; यह मुझे अक्सर याद आती है
    https://www.slideshare.net/slideshow/observational-science-w...

  • अच्छा है, लेकिन दिन और रात की लंबाई के trends देखने के लिए data की मात्रा जरूरत से ज्यादा लगती है, और keogram भी थोड़ा complex है
    अगर एक दिन को vertically 1 pixel में compress कर दिया जाए, तो trend ज्यादा साफ दिखेगा
    cloud cover, moon, stars, aurora जैसी anomalies देख पाना दिलचस्प है, लेकिन raw data में वे आपस में घुल-मिल जाती हैं। सिर्फ sun, सिर्फ moon और सिर्फ anomalies को अलग करके keogram बनाए जाएं तो काफी रोचक visualization बन सकती है

  • 10 साल पहले मैंने लगभग यही काम, और उससे भी ज्यादा, किया था। Raspberry Pi और खिड़की से बाहर की ओर रखे Canon compact camera का इस्तेमाल किया, और photos हर मिनट एक ली जाती थीं
    keogram शब्द मुझे नहीं पता था, लेकिन संबंधित हिस्से का link यहां है। पूरा video देखें तो कई और art projects भी किए थे
    https://youtu.be/Mfo4hVc71Qw?si=3YKojggkTj2xehAB&t=2334

    • face वाला example सच में बहुत अच्छा था। बाकी video भी जल्द देखना होगा, लेकिन थोड़ी imagination और originality से क्या-क्या किया जा सकता है, यह वाकई शानदार है