WojtasSP320

Uff... to jest dla nas nadzieja

No przecież widzisz że zdjecie słabe, tylko 12h. Jakbyś wypalił tak ze 29h jak @Patryk Sokol to byloby porzadne a nie gorszy sort... a nie, czekaj, Patryka to też gorszy sort :P. A tak serio panowie to bardzo ładne fotki, gratulacje!

Zdjęcia robisz w formacie RAW czyli surowy zrzut danych z matrycy. Tu nie mają znaczenia ustawienia BW, balans bieli, wyosttzanie, odszumianie, itp.

Jakie masz czasy na flatach? Kolega dziś miał podobny objaw (ciemna krawędź klatki) po czym okazało się, że robił flaty na 1/2000s. Przyciemnienie flatownicy do 1/20s naprawiło problem.

Możesz napisać coś o obróbce materiału? Standardowo wrzucasz po prostu klatki do APP/Pix/Siril/DSS i stackujesz czy przy lucky imagingu wygląda to inaczej?

Bardzo ładny kadr, bardzo ładne kolorki ❤️. Gdzie złapałeś Bortle 3?

Na miniaturce super, kolory przypominają mi trochę motyw z Windows Vista, ale w większym rozmiarze wydaje mi się, że gwizdki są nieco za bardzo przygaszone. Mam wrażenie, że zdjęcie jest za lekką mgiełką, tak jakbyś nie zdjął z niego jeszcze folii ochronnej. Co byś powiedział na lekkie podbicie kontrastu i podciągnięcie świateł? Największy jednak zawód przeżyłem kiedy sprawdziłem sobie kiedy u mnie będzie widoczny ten obiekt...

Jest dokładnie jak piszesz, "mapa burz" jest tylko chwytliwym i krótkim tytułem (sam widzisz, że Twój opis choć poprawniej oddaje istotę sprawy zajmuje dużo więcej miejsca). Nie śmiałbym wyciągać na podstawie tych danych żadnych wniosków, projekt traktuję jako zwykłą internetową ciekawostkę (choć starałem się przyłożyć do obróbki danych, żeby nie popełnić żadnego głupiego błędu). Ot taka ciekawość dziecka, coś na zasadzie "ciekawe czy jak wejdę do ciemnej studni w dzień i spojrzę w niebo to czy zobaczę gwiazdy...". Zastanawiałem się tylko, czy mi się wydaje czy rzeczywiście jest coś na rzeczy. Chyba sam fakt, że pojedyncze wyładowanie jest reprezentowane jako krzyżyk już w istotny sposób zaburza obraz (należałoby coś z tym zrobić, ale jak już wspominałem był to dla mnie projekt na max 2h pracy a nie poważna analiza ilościowa). Z takich ciekawych błędów poznawczych (chyba tak można to nazwać, choć nie jestem pewien) mój ulubiony to https://pl.wikipedia.org/wiki/Błąd_przeżywalności (ten o samolotach) Inna mapa (dostępna gdzieś na stronie https://klimat.imgw.pl/pl/climate-maps/#Mean_Temperature/Monthly/2010/1/Winter) zdaje się potwierdzać tezę, że obszar Doliny Dolnej Wisły jest dość skąpo podlewany przez deszcze co pewnie koreluje z ilością burz/wyładowań atmosferycznych.

Jasne, proszę. Pojedyncza klatka wygląda tak (jeszcze przed normalizacją kolorów): Po "normalizacji" tak: A po wyciągnięciu tylko kanału R wygląda tak: Paczka PNGów: blitz.zip

Od jakiegoś czasu nurtowało mnie pewne zagadnienie, mianowicie przez lata obserwacji byłem święcie przekonany, że wszelkie burze i ulewy omijały moje miasto. Zawsze na wszelkiej maści mapach pogodowych, radarach, itp. burze i ulewne deszcze albo mnie omijały (skręcając w bok w ostatniej chwili), albo wygasały przede mną (czasami wznawiając aktywność kilkadziesiąt km dalej), albo front burzowy rozdzielał się na dwa skutecznie pozbawiając mnie możliwości złapania większej ilości wyładowań na zdjęciach. Postanowiłem sprawdzić, czy tylko mi się wydaje, czy jednak jest coś na rzeczy. Napisałem sobie skrypt, który ściąga ze strony https://www.blitzortung.org/pl/live_lightning_maps.php archiwalne obrazy z zaznaczonymi wyładowaniami. Każdy obraz zawiera wyładowania z ostatnich 120 minut z podziałem na 6 grup czasowych (aktualnie, -20min, -40min, -60min, -80min, -100min i -120min) oznaczonych różnymi kolorami. Ściąganie danych z rozdzielczością 1 minuty po pierwsze zajęłoby za dużo czasu (i mógłbym dostać jakiegoś bana na IP), po drugie byłoby zbyt dużo materiału do obróbki i po trzecie dane na kolejnych "zdjęciach" pokrywałyby się co zaciemniłoby dodatkowo obraz. Postanowiłem pobierać dane z rozdzielczością 120 minut. W ten sposób pobrałem 20 256 obrazów z okresu 2019-01-01 00:00 do 2023-08-15 23:00:00. Przed stackiem musiałem wykonać jeszcze jedną, niezbędną akcję, żeby wyniki były jako tako miarodajne. Poszczególne serie czasowe na ściągniętych PNGach były oznaczane kolorami od białego, żółtego, przez pomarańczowy i czerwony aż do brązowego (czy karamazynowego jak kto woli). Zestackowanie takich danych spowodowałoby, że wyładowania starsze (sprzed 100 minut) będą miały ciemniejszy kolor, a co za tym idzie dadzą mniejszy wkład w ostateczny obraz. Trzeba było to jakoś znormalizować. Wykonałem na paczce 20k obrazów w Irfan View akcję batch conversion podnosząc saturację każdego obrazu. W ten sposób zestaw kolorów pomniejszył się do bieli, żółtego, pomarańczowego i czerwonego. W każdym z tych kolorów składowa R miała wartość 255. Kolejnym krokiem było zestackowanie. Próbowałem w APP, ale przy tej ilości materiału wysypał się gdzieś chyba w 2/3 pracy, więc spróbowałem w Sirilu. Krótki tutorial, załadowałem pliki png, przekonwertowałem na .fits (taki jest chyba wymóg, nie wiem, nie znam się) i następnie pomijając kalibrację, rejestrację i normalizację po prostu zestackowałem algorytmem sumacyjnym. Tak wyplutego stacka wrzuciłem do APP, żeby go rozciągnąć (nie jestem biegły w Sirilu, a w APP wiedziałem jak to zrobić). Rozciągnąłem na oko, tak, żeby niczego nie przyciąć (za bardzo) ale żeby uwydatnić różnice w poszczególnych rejonach. Rozciągnięty obraz zapisałem jako 16 bitowy TIFF RGB. Kolejnym etapem było wrzucenie TIFFa do Photoshopa, żeby nanieść maskę granic i rzek, poprawić jeszcze poziomy i nanieść mapę gradientu (kolorowanie zamiast od czerni do bieli kolorami przypominającymi widmo promieniowania ciała doskonale czarnego). Mapa gradientu ma za zadanie uwypuklić jeszcze bardziej różnice pomiędzy poszczególnymi poziomami danych. Przed naniesieniem mapy gradientu sklonowałem kanał R na pozostałe G i B uzyskując skalę szarości z kanału R. W ten sposób powstał obraz, który (jak wierzę) pokazuje pewien jakościowy rozkład wyładowań atmosferycznych w naszym kraju na przestrzeni ostatnich 4,5 lat (~56 miesięcy). Jest to jak dotąd mój najdłuższy stack . Załączam do posta oryginalnego zestackowanego fitsa bez rozciągnięć gdyby ktoś chciał się pobawić sam danymi i rozciągnąć go sobie inaczej (nie wiem dlaczego, ale Siril odbił go w osi X). BTW, moja teza się chyba potwierdziła - widać znacznie ciemniejszy obszar na północ od Torunia i na wschód od Bydgoszczy (ale przyczyny nie znam nadal). blitz_stacked.fit

Super kolory, bardzo mi się podobają, inne niż zazwyczaj (nie tylko Twoje, ale tak ogólnie). Wielkie brawa! Ale ten blik od filtra w prawym dolnym rogu to musisz usunąć w photoshopie...

"Cloud remover" - możesz napisać coś więcej o tej funkcji? A tak serio to przydałyby dorobić jakieś zaślepki w celu ochrony przed wilgocią i szronem.

@stfn dobrze Ci sie to nosi? Przydałoby sie dorzucic drugi cieżar dla zbalansowania wagi. W najgorszym wypadku cegłe, a może zrobić tam schowek na przeciwwagi (wtedy dodatkowy cieżar ma sens). Ja do swojej skrzyneczki zamontowałem na stale prostownik i wyprowadziłem jego zasilanie na zewnątrz przez gniazdo IEC, w ten sposób zawsze jak przychodze do domu po sesji to wpinam tylko kabel zasilający i "powerbank" się od razu ładuje.

Tak po prostu jest, nie ma to znaczenia. Widzialem cos podobnego tylko nie pamietam czy w eq5, czy heq5 czy w obu.

@diver pozwolisz, że potraktuję Twoje zdjęcie jako referencyjne kiedy będę podchodził do tego obiektu? BTW Te dwa zadziorki (jeden duży, jeden mały) z lewej strony duszka zawsze przypominają mi logo OMSA

W mojej ASI1600MM Pro wyraźnie widzę różnicę w szumie pomiędzy -10°C a -20°C (może to urok Astro Photogrephy Toola i jego algorytmu rozciągania histogramu) - przy -10°C jest więcej pojedynczych tak jakby hot pikseli, przy -20°C one znikają. Przecież to się zostawia i się samo robi :). Dlatego ja się trzymam jednego gainu (139) i kilku długości ekspozycji (30s, 60s 120s 180s 300s) - raz zrobiłem bibliotekę darków i na razie nie odczuwam potrzeby ich zmiany. A gain 139 nie dla tego, że jest to jakaś magiczna liczba, tylko od takiej zacząłem bo gdzieś znalazłem w Internecie i pod nią mam stworzoną bibliotekę darków. Każda inna bliska byłaby równie dobra. A o wpływie temperatury na wartość szumu masz tu (od 17:50) https://youtu.be/3RH93UvP358?si=y7ftIn5bQADp7DKa&t=1071

W czym i jak składałeś RGB z L? Wyszło bardzo ładnie, jeśli miałbym się do czegoś przyczepić, to wydaje mi się, że tło leci odrobinę za bardzo w magentę/czerwień. Ale tak minimalnie - może to wina mojego monitora.

Ciekawe, na drugiej wersji wyszły wędrujące hotpixele.

Wyszło ładnie, ale brakuje mi trochę saturacji i niebieskiego. Zdjęcie wygląda jakby było w sepii.

Ciemne pyły w środku wyglądają jakby tam nic nie było i widać przez nie drugi plan.

Pix powinien mieć taką funkcję nakładania warstwy adnotacji a nie jakieś zaznaczanie obiektów, nazwy katalogowe czy siatki RA, DEC...

Wczoraj paliłem pod Bortle 4 a dziś chyba dopalę 3h pod Bortle 5. Zaraz ktoś pomyśli, że jesteśmy multikontem 😆

Przyjemne, właśnie wróciłem nad ranem z focenia M33 też w RGB, też 6" niutkiem, też ASI1600MM Pro i też mam po 1h na kanał (tylko L jeszcze nie mam). Będę miał z czym porównać