Device for automatic measurement of light pollution of the night sky
Notice bibliographique
Résumé
Research on light pollution of the night sky has been carried out in Toruń, Poland since 2017. Initially, the measurements were conducted within a network of 24 points using a handheld sky quality meter with lens (SQM-L) photometer (Unihedron, Canada). Based on these measurements, the first accurate maps of night sky pollution by artificial light in Toruń have been developed, both in seasonal and annual terms. Using the experience gained and elements of modern technology, a decision was made to construct an automatic network of mobile devices measuring light intensity at night, covering the entire city of Toruń. This paper presents the technical characteristics of the constructed automatic measurement devices that make up the distributed monitoring network and the process of testing and using the devices. The implementation of this project has started in 2020. To accommodate the evolving expectations of different user groups and the observed trends in the concept of Smart Cities, especially those related to the communication between devices of the Internet of Things, LoRaWAN was selected for data transmission. The first stage involved the construction of a prototype of an automatic, portable and cost-effective device, which was subjected to months of field testing under operational conditions. The device was built using off-the-shelf electronic components and a housing that met the requirements for outdoor use. The next stage was to calibrate the device by simultaneously comparing the obtained results with measurements taken using professional SQM devices. This was followed by the preparation of 35 identical devices, which are already operating in the measurement network in the city of Toruń. Elements of the network are prepared in a way that allows for further expansion and makes data available in the form of an application for many recipients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».