stargazing-place-finder 0.5.1

Stargazing place finder: light pollution analysis and stargazing area analytics

Stargazing Place Finder

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项目简介

这是一个专为中国观星爱好者设计的应用程序，旨在帮助用户找到适合观星的地点，同时避开一些网红打卡地，为用户提供更加纯净的观星体验。

功能特点

• 🌌 智能地点推荐: 基于光污染数据和地理信息，推荐最适合观星的地点
• 🗺️ 避开热门景点: 智能过滤网红地点，寻找更加安静的观星场所
• 📊 数据可视化: 使用热力图展示周边区域的光污染情况
• 🏔️ 海拔筛选: 优先推荐海拔较高、视野开阔的地点
• 🌃 光污染分析: 为所有地点（山峰、天文台、观景台）提供详细的光污染等级信息
• 📈 智能排序: 根据光污染程度自动排序，优先显示观星条件更好的地点
• 🚗 道路连通性检测: 分析地点的道路可达性，确保推荐地点交通便利

技术架构

架构总览

graph TB
    %% 样式定义
    classDef ui fill:#e1f5fe,stroke:#0288d1,stroke-width:2px
    classDef orchestration fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,stroke-width:2px
    classDef analysis fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
    classDef infra fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
    classDef external fill:#fce4ec,stroke:#c62828,stroke-width:2px

    %% 用户界面层
    subgraph UI["用户界面层 User Interface"]
        CLI["CLI<br/>stargazing-finder<br/><i>命令行入口</i>"]
        Web["Web Dashboard<br/><i>网页前端</i>"]
        API["REST API<br/><i>JSON / PNG Tile 接口</i>"]
    end

    %% 编排层
    subgraph ORCH["编排层 Orchestration"]
        SA["stargazing_analyzer<br/><i>StargazingLocationAnalyzer</i><br/>综合评分·地点排序·分析协调"]
    end

    %% 分析模块
    subgraph MOD["分析模块 Analysis Modules"]
        LP["light_pollution<br/><i>LightPollutionAnalyzer</i><br/>VIIRS 辐射度→波特尔等级<br/>天光散射模型"]
        MP["mountain_peak<br/><i>MountainPeakFinder</i><br/>海拔筛选·山峰定位<br/>周边分析"]
        LF["location_finder<br/><i>ObservatoryFinder<br/>ViewpointFinder</i><br/>天文台·观景台发现"]
        RC["road_connectivity<br/><i>RoadConnectivityChecker</i><br/>道路网络·可达性评分"]
    end

    %% 数据基础设施
    subgraph INFRA["数据基础设施 Data Infrastructure"]
        Cache["cache<br/><i>统一缓存管理</i><br/>磁盘缓存·OSMnx 缓存<br/>自动恢复"]
        Models["models<br/><i>统一数据模型</i><br/>Location·LightPollutionInfo<br/>ElevationResult"]
        Utils["utils<br/><i>工具模块</i><br/>KML 解析·地图生成<br/>地理计算"]
    end

    %% 外部数据源
    subgraph EXT["外部数据源 External Data Sources"]
        VIIRS["VIIRS DNB 2025<br/>GeoTIFF<br/><i>光污染辐射度数据</i>"]
        OSM["OpenStreetMap<br/>Overpass API<br/><i>地理要素查询</i>"]
        PG[("PostGIS<br/><i>空间数据库</i><br/>高程·地理信息")]
    end

    %% 连接线
    CLI --> SA
    Web --> SA
    API --> SA

    SA --> LP
    SA --> MP
    SA --> LF
    SA --> RC

    LP --> VIIRS
    MP --> OSM
    LF --> OSM
    RC --> OSM

    MP -.-> PG
    LF -.-> PG

    LP --> Cache
    MP --> Cache
    RC --> Cache

    SA -.-> Models
    SA -.-> Utils

    %% 应用样式
    class CLI,Web,API ui
    class SA orchestration
    class LP,MP,LF,RC analysis
    class Cache,Models,Utils infra
    class VIIRS,OSM,PG external

数据流

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant CLI as CLI / API
    participant SA as stargazing_analyzer
    participant LP as light_pollution
    participant MP as mountain_peak
    participant LF as location_finder
    participant RC as road_connectivity
    participant OSM as OpenStreetMap
    participant VIIRS as VIIRS GeoTIFF

    U->>CLI: 输入中心坐标 + 半径
    CLI->>SA: 启动分析

    par 并行分析
        SA->>MP: 查找山峰
        MP->>OSM: 查询地形数据
        OSM-->>MP: 返回候选点
        MP-->>SA: 山峰列表

        SA->>LF: 查找天文台/观景台
        LF->>OSM: 查询兴趣点
        OSM-->>LF: 返回地点
        LF-->>SA: 地点列表

        SA->>LP: 分析光污染
        LP->>VIIRS: 读取辐射度
        VIIRS-->>LP: 辐射度 + 天光修正
        LP-->>SA: 波特尔等级
    end

    SA->>RC: 计算道路可达性
    RC->>OSM: 查询道路网络
    OSM-->>RC: 路网数据
    RC-->>SA: 可达性评分

    SA-->>CLI: 综合排序结果
    CLI-->>U: 展示观星地点推荐

核心数据模型

统一Location类: 项目采用统一的Location数据类来表示所有类型的地理位置，包括山峰、天文台和观景台。这种设计提供了：

• 🔄 向后兼容性: 保持Peak、Observatory、Viewpoint别名，确保现有代码正常运行
• 🎯 类型安全: 通过location_type字段和类型检查方法确保数据一致性
• 🚀 扩展性: 轻松添加新的地点类型而无需修改核心架构

数据源

1. 中国地图数据: 提供基础的地理信息和行政区划
2. VIIRS DNB 2025 卫星数据: 使用 NASA / NOAA VIIRS 卫星年度复合辐射度数据（GeoTIFF 格式），提供精确的光污染信息

核心算法流程

1. 地点筛选

• 使用暗夜地图检测地点的光污染程度
• 筛选出黑暗度符合观星要求的区域

2. 地图可视化

1. 海拔筛选: 搜索海拔高于周边地区100米以上的地点（搜索半径10公里）
2. 暗度检测: 从暗夜地图中获取该地点的光污染数值，含天光散射模型修正
3. 周边分析: 分析周边区域的光污染情况，构建热力图
4. 地图展示: 使用OpenStreetMap进行可视化展示

技术栈

• 地图服务: OpenStreetMap
• 数据源: VIIRS DNB 2025 卫星光污染数据 (GeoTIFF)
• 可视化: 热力图展示、聚类地图、标记点地图
• 地理数据: 中国地图数据
• 缓存管理: 统一的缓存配置系统（src/cache/）
• 数据模型: 统一Location类架构，支持山峰、天文台、观景台等多种地点类型
• 光污染分析: 集成LightPollutionAnalyzer，为所有地点提供实时光污染等级评估
• 道路连通性: 集成RoadConnectivityChecker，分析地点的道路可达性
• GeoTIFF解析: 使用 rasterio 直接读取 VIIRS 辐射度数据，支持波特尔等级转换

数据库配置

PostGIS 数据库用于存储高程数据和地理位置信息，需要配置数据库连接才能使用相关功能。

配置文件格式

支持 JSON 和 TOML 两种格式：

JSON 格式 (config/db_config.json):

{
    "host": "192.168.1.8",
    "port": 5455,
    "database": "osm_db",
    "user": "postgres",
    "password": "postgres123"
}

TOML 格式 (config/postgis_config.toml):

host = "192.168.1.8"
port = 5455
database = "osm_db"
user = "postgres"
password = "postgres123"

环境变量配置

Web 服务支持以下环境变量配置：

• STARGAZING_DB_CONFIG: 指定 PostGIS 数据库配置文件的路径，用于加载自定义的数据库连接信息。

示例：

export STARGAZING_DB_CONFIG="/path/to/config/db_config.json"

缓存配置

项目采用统一的缓存管理系统，由 src/cache/ 模块管理，所有缓存文件存储在项目根目录的 cache/ 文件夹中：

cache/
├── images/          # 图像文件缓存
├── road_networks/   # 道路网络数据缓存
├── osmnx/          # OSMnx地图数据缓存
├── light_pollution/ # 光污染数据缓存
└── temp/           # 临时文件缓存

缓存功能特点

• 🗂️ 统一管理: 所有缓存文件集中存储，便于管理和清理
• 🚀 性能优化: 智能缓存机制，避免重复下载和计算
• 💾 磁盘缓存: 图像和地图数据持久化存储，提升启动速度
• 🧹 灵活清理: 支持按类型清理缓存，释放存储空间
• 🔄 自动恢复: 缓存丢失时自动重新生成数据

缓存使用示例

# 运行缓存配置演示
python examples/cache_example.py

该演示脚本将展示：

• 缓存目录结构和大小统计
• OSMnx缓存配置
• 临时文件创建和管理
• 缓存清理功能
• 光污染数据缓存管理

法律声明

⚠️ 重要提醒: 本应用在使用海拔数据进行地点筛选时，严格遵守中国相关法律法规。请用户在使用过程中注意相关法律要求。

使用场景

• 天文摄影爱好者寻找拍摄地点
• 观星活动组织者选择活动场地
• 天文科普教育活动场地选择
• 个人观星体验优化

项目状态

✅ 功能完整 - 项目核心功能已完成开发和测试，包括：

• ✅ 山峰查找和筛选功能
• ✅ 光污染数据分析功能
• ✅ 道路连通性检测功能
• ✅ 综合评分和排序系统
• ✅ 统一Location数据模型（支持山峰、天文台、观景台）
• ✅ 向后兼容的类型别名系统
• ✅ 完整的测试覆盖
• ✅ 详细的使用文档

🔄 持续优化 - 欢迎贡献代码和建议以进一步改进项目。

📋 Todo List

🎯 核心特色

• 光污染强制检测：确保观星地点的暗夜质量
• 道路可达性分析：平衡观星质量与交通便利性
• 统一Location数据模型：支持多种地点类型的统一管理

🚀 功能增强

• 避开网红点: 智能筛选远离热门景点和人群聚集地的安静观星地点
• 科学评分系统：基于多维度数据的智能评分算法
• 添加天气数据集成，提供实时天气预报
• 支持用户自定义评分权重
• 增加月相信息和最佳观测时间推荐
• 开发移动端应用
• 添加用户评价和分享功能
• 优化聚类地图算法，提高地点推荐准确性

🌐 数据扩展

• 本地数据库支持
• 支持更多光污染数据源
• 集成卫星云图数据
• 添加国际暗夜保护区数据
• 支持全球范围的地点分析
• 整合更多观星地点数据库

贡献指南

欢迎对本项目感兴趣的开发者参与贡献！请确保您的代码符合项目的编码规范，并在提交前进行充分测试。

许可证

本项目采用开源许可证，具体许可证信息请查看LICENSE文件。

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让我们一起探索星空，寻找最美的观星地点！ ✨