Une version de test de Milapli, une station météo basée sur unLCD Sparkfun 5V White on black

Bonjour! je vais regrouper ici toutes les informations relatives à mon projet Météo. Cette page est un peu brouillonne, mais elle est amenée à changer rapidement. Je recenserai ici les articles que j’ai publiés sur le sujet, et quelques autres liens.

Articles publiés/à venir

Voici les divers articles publiés/prévus :
  1. En premier lieu, le choix d’une station météo, la LaCrosse Technology WS2355.
  2. Ensuite, l’installation de ma station, ainsi que des précisions sur les capteurs embarqués.
  3. La troisième partie est consacrée à la récupération des données de la station par un ordinateur, puis à leur envoi sur un serveur web et sur divers services de météo.
  4. Une fois ces données récupérées, je pourrai alors envisager à des applications diverses (divers sous-projets).

Bien entendu, si vous êtes intéréssé(e), ces projets seront tous open-source (même libres), et ouverts à toutes sortes de collaborations.

Liens externes

En attendant, quelques liens utiles :

Objectifs à long terme

Un des objectifs de ce projet est d’utiliser des réseaux de neurones artificiels pour effectuer un diagnostic sur les conditions météo actuelles à partir d’un nombre variable de capteurs (nous tenterons de voir le minimum de capteurs requis), ainsi que des prédictions sur divers paramètres (fera il beau, pleuvra il, quelle température fera il, quel sera le sens du vent, son intensité) pour des moments divers (dans 1h,2h,4h,8h,12h…).
Enfin, puisque je dispose de capteurs calibrés, fiables et précis, je pourrai m’en servir pour tenter de créer d’autres capteurs : par exemple, en utilisant un microphone, peut on le placer sous une surface définie pour tenter de reconnaitre le bruit de la pluie qui tombe dessus?
En enregistrant le niveau de bruit de la pluie, peut on calculer le niveau des précipitations?
Ou alors, en filmant un dispositif (comme une éolienne à axe vertical) avec une webcam, peut on déterminer, en fonction du nombre de tours/minute, la vitesse du vent? Ou en filmant une girouette artisanale avoir la direction? (ou la vitesse du vent en fonction de la vitesse de déplacement des nuages)
Et en allant plus loin, la question serait de savoir si à partir de photos/vidéos du ciel, on serait capable de reconnaître le temps qu’il fait, et éventuellement faire des prédictions. L’analyse d’une image du ciel pourrait par exemple permettre en analysant la couleur moyenne du ciel de déterminer si le ciel est couvert, avec la luminosité le taux d’ensoleillement, etc.

Objectifs immédiats

Dans l’imédiat, les objectifs actuels sont:

  • La mise en place d’une collecte régulière et fiable des données de la station (même en cas de coupure de courant ou d’indisponibilité du net, les données seraient récoltées et stockées jusqu’à pouvoir les envoyer)
  • La collecte automatisée d’informations météo provenant d’une source fiable (météo France par exemple). Le but est de pouvoir avoir un diagnostic météo complet automatiquement (beau temps, ciel couvert, pluie, mais également toutes les données qu’on peut récupérer) afin d’avoir un étiquetage automatique de nos exemples. En effet, sans cela, pour chaque jeu de données collecté par la station, il faudra le étiqueter “beau temps, couvert, pluie” manuellement si l’on souhaite ensuite pouvoir s’en servir pour de l’apprentissage supervisé via un réseau de neurones
  • mise en place d’un site centralisant les données
  • envoi vers diverses bases de données météorologiques
  • recherche d’une initiative libre de ce genre.

Avancement actuel

J’ai réussi à faire un un programme en python qui récupère l’exécution du programme modifié de collecte basé sur open2300. Ce programme python poste ensuite en http les données sur un serveur web local, et on peut ainsi voir diverses statistiques sur le serveur. J’ai utilisé python car il un post HTTP n’est pas si simple en C, alors qu’en python cela m’a pris quelques minutes tout au plus. Ce programme tourne en continu, et collecte/sauvegarde les données toutes les 10s.

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