@ নিকব্রাউনকে তার সমাধানের জন্য অভিনন্দন ! এই সমীকরণ এবং কিছু অতিরিক্ত রেফারেন্সের ভিত্তিতে আমি আরও কিছুটা যুক্ত করব।
ভিজ্যুয়াল परिमाण গণনা করতে তিনটি ইনপুট পরামিতি লাগে
- বস্তুর প্রতিফলনকারী কতটা ভাল
- আলোকসজ্জা এবং দেখার মধ্যে কোণ
- আলোকসজ্জা এবং দর্শকের দূরত্বগুলি অবজেক্ট থেকে
জ্যোতির্বিদ্যার অবজেক্টের জন্য আমরা # 1 আইটেমের জন্য পরম মাত্রা ব্যবহার করি, উপগ্রহ দেখার জন্য পরম মাত্রা এবং অভ্যন্তরীণ মাত্রা উভয়ই ব্যবহৃত হয়। পরম মাত্রা হ'ল সূর্য থেকে 1 এউ এবং আপনার কাছ থেকে 1 এউতে অবজেক্টের ভিজ্যুয়াল परिमाण, পূর্ণ-অন (পর্যায় কোণ = 0) দেখা হয়েছে যার অর্থ আপনি সূর্যের ঠিক পাশে বসে আছেন means
স্বতন্ত্র মাত্রা একই, তবে আপনি এখন আপনার কাঁধের উপর দিয়ে সূর্যের সাথে বস্তুটি থেকে মাত্র 1000 কিলোমিটার দূরে।
যে কোনও উপায়ে, সমস্ত আলবেডো, আকার এবং আকৃতির তথ্যগুলি কেবলমাত্র দূরত্ব এবং কোণগুলি রেখে পরম বা অভ্যন্তরীণ প্রস্থে নিমগ্ন হয়।
আলোকসজ্জার দিক এবং দেখার দিকের মধ্যবর্তী কোণকে ফেজ কোণ বলে । উদাহরণস্বরূপ চাঁদের পর্যায়ক্রমে চিন্তা করুন । যদি চাঁদের দশা কোণ 90 ডিগ্রি হয় তবে এটি অর্ধচন্দ্র হবে moon জিরো পূর্ণ চাঁদ এবং 180 ডিগ্রি নতুন চাঁদ হবে।
তৃতীয় কোণের ফাংশন হিসাবে উজ্জ্বলতার সংশোধনটি ভ্যালারি, ই এম তৃতীয় দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছিল, একটি কৃত্রিম আর্থ উপগ্রহ , এডি # 419069, বিমান বাহিনী ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি, প্রতিরক্ষা ডকুমেন্টেশন সেন্টার, আলেকজান্দ্রিয়া, ভার্জিনিয়া, ১৯63৩, আমি খুঁজে পাওয়া যা পর্যবেক্ষণ ও ভূ উপগ্রহ মডেলিং লার্জ ফেজ কোণ সময়ে রিতা এল Cognion, এছাড়াও দ্বারা দ্বারা প্রস্তুত
নির্ভরতা শব্দটি দ্বারা দেওয়া হয়
1π( পাপ( ϕ ) + ( π )- ϕ ) কোস( ϕ ) )
এবং মত দেখাচ্ছে
483 কিলোমিটার দূরে এবং -1.3 এর অভ্যন্তরীণ প্রস্থের প্রশ্নের স্যাটেলাইটের জন্য, আপাত পরিমাণটি -2.0 বলে মনে হচ্ছে এবং পর্যায় কোণে এর নির্ভরতা নিম্নরূপ:
সমস্ত মহাকাশযান সাদা রঙের বিচ্ছুরিত বা গোলাকার-গাভী আকারের গোলাকৃতির নয়-
আরও কিছু ফ্যামিলিয়ার আকারের ধাপের কোণ নির্ভরতার জন্য, সিঙ্ক্রোনাস অরবিট উইলিয়াম ই ক্রেগ, এমআইটি, 1974 AD-785 380-এ টাইপিকাল উপগ্রহের দৃশ্যমান চৌম্বকটিতে চিত্র 2 দেখুন , যা সমস্যাটিকে সুন্দরভাবে বর্ণনা করে।
def Mapparent_from_Mintrinsic(Mint, d_km, pa):
term_1 = Mint
term_2 = +5.0 * np.log10(d_km/1000.)
arg = np.sin(pa) + (pi - pa) * np.cos(pa)
term_3 = -2.5 * np.log10(arg)
return term_1 + term_2 + term_3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
halfpi, pi, twopi = [f*np.pi for f in (0.5, 1, 2)]
degs, rads = 180/pi, pi/180
Mintrinsic = -1.3
d_kilometers = 483.
phase_angles = np.linspace(0, pi, 181)
Mapp = Mapparent_from_Mintrinsic(Mintrinsic, d_kilometers, phase_angles)
# https://astronomy.stackexchange.com/q/28744/7982
# https://www.researchgate.net/publication/268194552_Large_phase_angle_observations_of_GEO_satellites
# https://amostech.com/TechnicalPapers/2013/POSTER/COGNION.pdf
# https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/785380.pdf
if True:
plt.figure()
F = (1./pi)*(np.sin(phase_angles) + (pi-phase_angles)*np.cos(phase_angles))
plt.suptitle('F = (1/pi)(sin(phi) + (pi-phi)cos(phi))', fontsize=16)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(degs*phase_angles, F)
plt.ylabel('F', fontsize=16)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(degs*phase_angles, -2.5*np.log10(F))
plt.xlabel('phase angle (degs)', fontsize=16)
plt.ylabel('-2.5log10(F)', fontsize=16)
plt.ylim(-1, 11)
plt.show()
if True:
plt.figure()
plt.plot(degs*phase_angles, Mapp)
plt.plot(degs*phase_angles[113], Mapp[113], 'ok')
plt.text(90, -5, '{:0.2f} at {:0.1f} deg'.format(Mapp[113], 113), fontsize=16)
plt.xlabel('phase angle (degs)', fontsize=16)
plt.ylabel('mag', fontsize=16)
plt.title('apparent mag of intrinsic mag=-1.3 at 483 km', fontsize=16)
plt.ylim(-10, 15)
plt.show()