Crédit d'image | Image credit: ASC-CSA

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Français | English (follows)

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Extraction de données NEOSSAT - Un tutoriel

Description brève :
Ce tutoriel se concentre sur le téléchargement des données NEOSSAT à partir du site Web de l’Agence spatiale canadienne et du Centre canadien de données astronomiques. Les utilisateurs peuvent filtrer les données et visualiser les fichiers .fits de leur choix pour le contexte du défi des applications spatiales.

À propos

Extraction de données NEOSSAT - Un tutoriel est un tutoriel qui se concentre sur le téléchargement et l'analyse des données NEOSSAT. Il couvre :

• Téléchargement de données NEOSSAT depuis les archives de l'ASC et du CCDA
• Filtrage et sélection de données astronomiques selon des critères spécifiques
• Visualisation et analyse de fichiers FITS astronomiques
• Prétraitement des données pour l'analyse d'objets proches de la Terre (NEO)

Un second tutoriel est offert pour démontrer les différentes étapes du prétraitement des données de NEOSSat ainsi que pour effectuer une première analyse des objets proches de la Terre.

Ce tutoriel est fourni à des fins pédagogiques et expérimentales.

Prérequis

• Python 3.9 ou plus récent
• Jupyter Notebook ou Jupyter Lab
• Bibliothèques Python : astropy, numpy, matplotlib, pandas
• Connexion Internet (pour l'accès aux archives NEOSSAT)
• Espace de stockage pour les fichiers FITS

Démarrage rapide

1. 📦 Cloner le dépôt

   git clone https://github.com/asc-csa/NEOSSAT_Tutorial.git
   cd NEOSSAT_Tutorial

2. 🐍 Créer un environnement

   # Avec virtualenv
   python -m venv env
   source env/bin/activate
   
   # Ou avec conda
   conda create -n neossat_env python=3.9
   conda activate neossat_env

3. 📥 Installer les dépendances

   pip install -r requirements.txt

4. 🚀 Lancer le tutoriel

   jupyter notebook

Remarque : Deux tutoriels sont disponibles - téléchargement/visualisation de données et prétraitement pour l'analyse NEO.

Astuces & Conseils

• Archives NEOSSAT : Les données sont disponibles via l'ASC et le Centre canadien de données astronomiques
• Fichiers FITS : Utilisez astropy pour une manipulation efficace des données astronomiques
• Objets NEO : NEOSSAT surveille les objets proches de la Terre et les débris spatiaux
• Filtrage : Les critères de sélection peuvent être ajustés selon vos besoins d'analyse

Licence

Ce projet est sous une licence MIT modifiée – voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

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English | Français (précède)

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Extracting NEOSSAT data - A Tutorial

Brief description:
This tutorial focuses on downloading the NEOSSAT data from the website of the Canadian Space Agency and Canadian Astronomy Data Center. The users can filter through the data and visualize the .fits files of their choice for the context of the Space Apps challenges.

About

Extracting NEOSSAT data - A Tutorial is a tutorial that focuses on downloading and analyzing NEOSSAT data. It covers:

• Downloading NEOSSAT data from CSA and CADC archives
• Filtering and selecting astronomical data based on specific criteria
• Visualizing and analyzing astronomical FITS files
• Pre-processing data for Near-Earth Object (NEO) analysis

A second tutorial is available to demonstrate different steps in pre-processing of NEOSSat data as well as perform initial analysis on near-earth-objects.

This tutorial is provided for educational and experimental purposes.

Prerequisites

• Python 3.9 or newer
• Jupyter Notebook or Jupyter Lab
• Python libraries: astropy, numpy, matplotlib, pandas
• Internet connection (for NEOSSAT archive access)
• Storage space for FITS files

Quick Start

1. 📦 Clone the repo

   git clone https://github.com/asc-csa/NEOSSAT_Tutorial.git
   cd NEOSSAT_Tutorial

2. 🐍 Create environment

   # Using virtualenv
   python -m venv env
   source env/bin/activate
   
   # Or using conda
   conda create -n neossat_env python=3.9
   conda activate neossat_env

3. 📥 Install dependencies

   pip install -r requirements.txt

4. 🚀 Run the tutorial

   jupyter notebook

Note: Two tutorials are available - data download/visualization and pre-processing for NEO analysis.

Tips & Tricks

• NEOSSAT Archives: Data is available through CSA and Canadian Astronomy Data Centre
• FITS Files: Use astropy for efficient manipulation of astronomical data
• NEO Objects: NEOSSAT monitors Near-Earth Objects and space debris
• Filtering: Selection criteria can be adjusted based on your analysis needs

License

This project is licensed under a modified MIT license - see the LICENSE file for details.