meteoroid.fit

Appearance

Return to top
On this page

OMDX (Open Meteor Data Exchange) 数据标准与工具箱

omdx 是一个开源的流星观测数据交换标准及配套工具集，旨在解决流星监测领域的数据碎片化问题，促进多站点协作与科学数据的标准化流通。

开发背景

随着流星监测技术的普及，国内涌现出大量流星监测爱好者与观测站点。然而，长期以来生态较为分散，不同设备、不同软件（如 UFOCapture, RMS 等）生成的数据格式各异。流星科学研究——特别是高精度的轨迹计算与轨道定轨——往往需要多站点的协同观测数据配合。数据格式的不统一成为了数据共享与联合解算的巨大障碍。

omdx 标准基于国家天文台（NAOC）和中国科学院大学（UCAS）开发的 M3系统 的数据结构进行了通用化设计。我们的目标是：

  1. 建立标准：定义一套包含流星视频、时间戳、天体测量（恒星/流星位置）、测光以及元数据的统一交换格式。
  2. 打破壁垒：提供开源的 Python SDK，方便开发者将该格式集成到各自的流星监测软件中。
  3. 连接生态：提供转换工具（MeteorConverter），支持将UFOCapture的历史数据转换为标准格式，激活沉睡的数据价值。

我们诚挚邀请流星监测软件的开发者与天文爱好者加入 omdx 生态，共同推动流星科学数据的标准化进程。

开源协议 (Open Source License)

本项目采用 MPL 2.0 (Mozilla Public License 2.0) 协议授权。

  • 允许闭源： 你可以将 omdx 的库集成到你的商业或私有软件中，而无需开放你程序的主体代码。

  • 文件级开源： 如果你修改了 omdx 本身的源文件，你必须公开这些文件的代码。

我们的愿望： omdx 旨在打破流星观测数据孤岛。如果你编写了将某种私有格式转换为 omdx 的转换器，请考虑将其开源并贡献给社区，以便全世界的科学家和爱好者都能共享观测成果。

第三方数据版权声明 (Data Credits)

本软件包含或引用了以下第三方数据源，其版权及最终解释权归原作者或机构所有：

  • Hipparcos Catalog: 包含来自欧洲航天局 (ESA) 的星表数据。

  • DE421 Ephemeris: 包含来自美国宇航局/喷气推进实验室 (NASA/JPL) 的行星历表数据。

核心类：MeteorObservation

MeteorObservation 是 omdx 库的核心 Python 类，用于在内存中表示一次完整的流星观测事件。它不仅存储原始图像数据，还通过属性承载了所有的科学元数据。

数据内容和定义

该类最关键的属性是 self.contents (List[str])。它是一个字符串列表，用于标记当前对象中包含了哪些有效的数据模块。下游程序应根据此属性判断数据的完整性。

标记 (contents)含义必须包含的非空属性
image包含图像数据data (视频帧), mask_frame (非探测区域遮罩), signal_frame (流星区域), max_frame, mean_frame
time包含时间信息mean_time (基准绝对时间), frame_time (每帧相对基准时间),frame_exposure (每帧曝光时间)
star包含恒星定标信息star_pixel_coord, star_eci_coord, star_name
meteor包含流星测量信息objects (流星对象列表), meteor_index, meteor_pixel_coord 等
calibration包含相机校准模型calibration_model, calibration_residual 等
photometry包含测光模型photometry_model, photometry_residual 等

详细信息请参照OMDX Python SDK API 参考手册

保存格式

MeteorObservation 类提供了两种数据持久化方案，以适应不同的使用场景：

  1. FITS 格式 (to_fits)： 这是推荐的标准交换格式。它将视频图像、元数据、流星/恒星列表等所有信息封装在一个 .fits 文件中，适合科学归档与专业分析。

    FITS格式的详细内容情参照OMDX FITS 数据格式标准

  2. 组合文件格式 (to_files)： 这是一种轻量级的拆分存储方案，将数据解包为通用的多媒体和文本文件，便于在 Web 端展示或使用常规媒体播放器查看。包含以下文件：

    • .json：存储所有非图像的属性、元数据及目标对象列表。
    • .mp4：存储核心视频图像数据 (data)。
    • .png：存储遮罩 (mask_frame) 与信号 (signal_frame) 的可视化混合图像。

    请注意，这种保存方式会导致视频画面被有损压缩，因此仅供展示使用，不应用作后续处理。

安装

可以通过 pip 安装：

bash
pip install omdx

或者从源码安装：

bash
git clone https://github.com/quan787/omdx-project.git
cd omdx-project
pip install -e .

依赖项

  • Python >= 3.9
  • numpy
  • opencv-python
  • astropy
  • pillow
  • matplotlib
  • skyfield