Cities At Night: Georreferenciación de imágenes nocturnas tomadas desde la ISS, para estudios de consumo energético y contaminación lumínica



Cities At Night: Georreferenciación de imágenes nocturnas tomadas desde la ISS, para estudios de consumo energético y contaminación lumínica

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CitiesAtNightPythonMadrid

Presentación del proyecto en la sesión de Python Madrid del 29 de junio de 2016

On Github jgcasta / CitiesAtNightPythonMadrid

Cities At Night: Georreferenciación de imágenes nocturnas tomadas desde la ISS, para estudios de consumo energético y contaminación lumínica

José Gómez Castaño, Alejandro Sánchez de Miguel Departamento de Astrofísica y CC. De la Atmósfera – Universidad Complutense de Madrid GUAIX 29 de Junio de 2016

Presentación GUAIX y Crowdcrafting

¿Quiénes somos?

Nosotros

La Ciencia es demasiado importante como para dejarla en manos de los Científicos

    Necesitamos una plataforma robusta que soporte la conexión de cientos de usuarios Crowdcrafting y equipo de Solfabric

Indice

  • Objetivos
  • Contaminación Lumínica
  • Procesamiento de Imágenes
  • Aplicaciones desarrolladas
    • Web CitiesAtNight
    • DarkSkies
    • LostAtNight
    • NightCitiesISS
  • Fuentes de datos
  • Postproceso de datos geográficos
  • Resultados de participación
  • Nuevas iniciativas
  • Imágenes resultantes
Indice rápido

Objetivos

Convertir las imágenes en una fuente de datos cuantitativos para estudios de Contaminación Lumínica y consumo energético

Recabar colaboración para el trabajo científico

Identificar y clasificar imágenes

Localizarlas y georreferenciarlas

El objetivo del trabajo, 3 puntos

Objetivos de participación

Colaboración

Potenciar conocimiento abierto

Potenciar código fuente abierto

Uso de datos abiertos

  • Colaboración
  • Potenciar conocimiento abierto
  • Potenciar código fuente abierto
  • Uso de datos abiertos

¿Contaminación?

¿Contaminación?

En términos científicos, por contaminación lumínica se entiende la alteración de la oscuridad natural del medio nocturno producida por la emisión de luz artificial.
  • Definición
Sánchez de Miguel, A., Zamorano, J., Gómez Castaño, J., & Pascual, S. (2014).Evolution of the energy consumed by street lighting in Spain estimated with DMSP-OLS data. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 139, 109-117.
Evolución del consumo energético usando datos de satélite DMSP desde 1992 calibrados en 1998 y 2012, y VIIRS calibrados en 2014
Evolución del consumo energético usando datos de satélite DMSP desde 1992 calibrados en 1998 y 2012, y VIIRS calibrados en 2014

¿Desde dónde?

  • Satélites disponibles
  • DMSP - VIIRS - ISS
  • La posición de la ISS a partir de los elementos orbitales TLE

Desde Tierra ubicación de SQM automáticos

World Atlas of Artificial Sky Brightness

SQM

Red SQM automáticos

¿Desde dónde? - DMSP

  • Satélites disponibles
  • DMSP - VIIRS - ISS
  • La posición de la ISS a partir de los elementos orbitales TLE

VIIRS

DNB

  • Visible Infrared Imager Radiometer Suite
  • 824 kilometers
  • 21 nov 2011
  • La posición de la ISS a partir de los elementos orbitales TLE

VIIRS

  • Visible Infrared Imager Radiometer Suite
  • Visible Infrared Imager Radiometer Suite
  • 824 kilometers
  • 21 nov 2011
  • La posición de la ISS a partir de los elementos orbitales TLE

ISS

  • Altitud entre los 350 y 400km
  • Más de 15 revoluciones por día
  • La posición de la ISS a partir de los elementos orbitales TLE

Descarga de elementos TLE y posisición de ISS (ZARYA) space-track

Descarga de las imágenes y los metadados desde el sitio FTP del JSC mediante un proceso automático diario
Descarga de las imágenes y los metadados desde el sitio FTP del JSC mediante un proceso automático diario
Descarga de las imágenes y los metadados desde el sitio FTP del JSC mediante un proceso automático diario

Acceso a datos

Descarga de las imágenes y los metadados desde el sitio FTP del JSC mediante un proceso automático diario

Metadatos de imágenes

NASA PHOTO ID:                  iss039e009160.NEF
GMT:                            2014:04:02 21:06:27
MODEL:                          NIKON D3S S/N: 2007931
NASA SN and Temp:               NASA#2007931
Firmware:                       Ver.1.00
Image Size:                     4288x2844
Compression:                    Nikon NEF Compressed
Exposure Program:               Manual
Shutter:                        1/8
Aperture:                       2.8
Meter Mode:                     Multi-segment
Shooting Mode:                  Single-Frame
ISO Speed:                      25600
AF Area Mode:                   Single Area
Focal Length:                   31.0 mm
Lens ID:                        AF-S Zoom-Nikkor 28-70mm f/2.8D IF-ED
DOF:                            14.11 m (4.38 - 18.49)
Focus Mode:                     Manual
Focus Distance:                 7.08 m
Subject Distance Range:         Unknown
Compensation:                   0
Noise Reduction:                Off
Whitebalance:                   Auto
Flash:                          No Flash
Flash Mode:                     Did Not Fire
Flash Commander Mode:           Off
Flash Compensation:     0
Flash Control Mode:             Off
Flash Group A Control Mode:     Off
Flash Group B Control Mode:     Off
Self Timer Time:                5 s
  • Metadatos de cada imagen descargado mediante scrapping del sitio web del JSC
  • No todos los datos se encuentran siempre

Procesamiento de imágenes

Procesamiento inicial automático usando la descomposición del histograma, para obtener una primera clasificación. Concurso de Machine Learning

Sitio web CitiesAtNight

CitiesAtNight acceso directo a imágenes

Aplicación DarkSkies

Aplicación LostAtNight

Aplicación NightCitiesISS

Acceso a aplicaciones y Código fuente

DarkSkies

http://crowdcrafting.org/app/darkskies https://github.com/pmisson/darkskiesISS

LostAtNight

http://crowdcrafting.org/app/LostAtNight/ https://github.com/jgcasta/lostatnight

NitghtCitiesISS

http://crowdcrafting.org/app/nightcitiesiss/ https://github.com/jgcasta/nightcitiesiss

Imágenes clasificadas

World Atlas of Artificial Sky Brightness

Fuentes de datos

  • Fuentes abiertas

HTML5 Python QGIS gvSIG PostGIS

Herramientas utilizadas y framework PyBossa

Open Source Open Science

Permitir la difusión y verificación de resultados

Difusión

La difusión ha sido importante a través de redes sociales, TV, prensa, medios electrónicos, apoyo de NASA, ESA,...

Participación

Participación por aplicaciones

Aplicación Tareas Voluntarios AppDarkSkies 172445 19283 LostAtNight 8666 8669 NightCitiesISS 2190 5173 Tareas realizadas por los voluntarios

Resultados Descarga JSON

{
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    "linkData": "http://eol.jsc.nasa.gov/scripts/sseop/photo.pl?mission=ISS037&roll=E&frame=17703",
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Para la descarga de los resultados y que sean verificables se ha usado el formato JSON con todos los datos

Resultados Visualización de imágenes

Otro medio de comprobación de resultados es la visualización directa de las imágenes. Enlace externo

Nuevo visualizador en ESA Toolbox

Nuevo servidor de visualización y tratamiento de imágenes
Existen más de 200 imágenes completamente georreferenciadas

World Atlas of Artificial Sky Brightness

World Atlas of Artificial Sky Brightness

Resultados - Cáculo de Isofotas

Resultados adicionales, Modelos Digitales de Elevación a partir de la intensidad de energía radiada

Resultados - Identificación de puntos de emisión

Resultados - Identificación de puntos de emisión

Superposición de ortofotografía para identificar las fuentes luminosas

Participación

Agradecimientos

Voluntarios....muchos voluntarios

NASA, ESA, MediaLabPrado, CSA-ASC Canada

TV, prensa, redes sociales

Esperamos vuestra participación

   

@cities4tnight @pmisson @jgcasta

Cities At Night: Georreferenciación de imágenes nocturnas tomadas desde la ISS, para estudios de consumo energético y contaminación lumínica José Gómez Castaño, Alejandro Sánchez de Miguel Departamento de Astrofísica y CC. De la Atmósfera – Universidad Complutense de Madrid GUAIX 29 de Junio de 2016 Presentación GUAIX y Crowdcrafting