Lichtverschmutzung berechnen?

[julian000]

Moin zusammen,
für eine Facharbeit möchte ich Lichtverschmutzung nachweisen. Dazu habe ich 120x60s M45 belichtet. Einmal aus Hannover aus, einmal aus einem Ländlich liegenden Bereich mit Bortle 3-4. Mein bisheriger Ansatz wäre gewesen: Histogramme vergleichen, Hintergrund SNR berechnen in Siril. dazu:
- mittleren Mean eines Rohbildes verteilt über 10-20 ROIs teilen durch mittleren Sigma in den selben ROIs. ist der Ansatz eures Erachtens nach Sinnvoll? Gibt es möglicherweise genauere Methoden beziehungsweise ist das Background SNR in dem fall überhaupt ausschlaggebender Faktor für Lichtverschmutzung?
- die LightpollutionMap werde ich noch benutzen aber damit kann ich ja nicht rechnerisch nachweisen anhand meines Experiments das die Lichtverschmutzung existiert.

CS und vielen dank im Voraus für die Antworten
Julian

 

[julian000]

Was für mich nur komisch wirkt ist das der Stack aus Hannover ein background SNR von 64 haben soll wobei and der selben stelle gemessen das SNR nur noch 44,5 beträgt. und das eigentlich dort wo der Hintergrund viel Dunkler sein sollte. Das ergibt für mich logisch keinen Sinn

 

[Astroandy10]

Hallo Julian,

das ist ein sehr interessantes Thema für eine Facharbeit. Viel kann ich dazu leider nicht sagen, aber es gibt verschiedene Programme, mit denen man Gradienten von der Lichtverschmutzung rechnerisch aus den Bilddaten entfernen kann. Vielleicht ist das ein Ansatz? Diese Algos stellen ja irgendwie fest, wo der Hintergrund künstlich erhellt ist.

Gruß,
Andreas

 

[julian000]

Hallo Julian,

das ist ein sehr interessantes Thema für eine Facharbeit. Viel kann ich dazu leider nicht sagen, aber es gibt verschiedene Programme, mit denen man Gradienten von der Lichtverschmutzung rechnerisch aus den Bilddaten entfernen kann. Vielleicht ist das ein Ansatz? Diese Algos stellen ja irgendwie fest, wo der Hintergrund künstlich erhellt ist.

Gruß,
Andreas

Hi Andreas, vielen dank für deine Antwort. Ich habe jetzt schon Überlegt ob ich einfach manuell die Himmelshelligkeit berechne und das halt aus den Bilddaten, das erscheint mir sinniger. Habe ja noch einen Monat zeit, vielleicht hat wer anderes noch ne Idee
LG

 

[Jens_78]

Hi Julian,
ich kenne mich mit SIRIL nicht aus. SNR bedeutet in der Messtechnik aber Signal to Noise und setzt immer ein Messsignal zur Hintergrundstreuung in Relation. Macht für einen Bereich, der nur Hintergrund aber kein Signal hat wenig Sinn.
Mein Ansatz bei der Fragestellung wäre z.B. bei gleichem Setup (also gleiche Brennweite, Chip etc alles Identisch = gleicher Bildausschnitt), gleichen Einstellungen (Belichtungszeit, ISO, Blende etc) und vergleichbaren Randbedingungen (Mondphase ähnlich, Sonne ähnlich tief unter Horizont) in beiden Bildern ein gleich großes Stück (meinetwegen 50x50 Pixel) zu nehmen, in dem nur Himmel und kein Stern zu sehen ist.
Da dann entweder den durchschnittlichen Helligkeitswert nehmen oder eine Summe aller Einzelpixel. Als "Nullwert" könnte man noch ein Dark machen, also eine Aufnahme mit gleichen Einstellungen und geschlossenem Objektiv.
Ist ein interessantes Thema, welches bestimmt mehrere Ansätze zuässt.
Gruß und viel Erfolg

 

[Lucifugus]

Servus Julian,

ich würde nicht stacken, sondern jedes Einzelbild als Einzelmessung verwenden und den Grauton des Himmelshintergrundes als Maß für die Himmelshelligkeit nehmen. Ich würde dafür nicht die Plejaden nehmen, sondern einen relativ großen Bildausschnitt wählen. Wichtig wäre: gleicher Himmelsbereich bei gleicher Stellung am Himmel jeweils ohne Mond und ohne Dämmerungsstörlicht. Und ich würde mehr als zwei Beobachtungspunkte nehmen, damit ein Gradient entsteht. Also Innenstadt, Stadtrand, Land....
Die Luftfeuchtigkeit sollte auch jeweils gleich sein. Natürlich immer gleiche Kameraeinstellungen und ungefähr gleiche Chiptemperatur.

Nimm aus jedem Bild mehrere Messflächen ohne Sterne, um einen Durchschnitt zu generieren. Das Signal-Rausch-Verhältnis kannst du dann immer noch per Stacking vergleichen. Die Primärmessung der Himmelshelligkeit würde ich aber immer direkt an den Einzelframes messen und den Durchschnitt bilden.

Wenn du die fst visuell bestimmst, hast du eine zweite, unabhängige, aber gröbere Vergleichsmessung - fst meint die visuelle Grenzgänger, also die scheinbare Helligkeit des schwächsten, gesehenen Sterns.

Eventuell noch ein SQM-L ausleihen und so als vergleich direkt messen. Damit kann man die Ergebnisse der Bildanalysw kalibrieren.

Liebe Grüße,
Christoph
(Physiklehrer)

 

[julian000]

Hi Julian,
ich kenne mich mit SIRIL nicht aus. SNR bedeutet in der Messtechnik aber Signal to Noise und setzt immer ein Messsignal zur Hintergrundstreuung in Relation. Macht für einen Bereich, der nur Hintergrund aber kein Signal hat wenig Sinn.
Mein Ansatz bei der Fragestellung wäre z.B. bei gleichem Setup (also gleiche Brennweite, Chip etc alles Identisch = gleicher Bildausschnitt), gleichen Einstellungen (Belichtungszeit, ISO, Blende etc) und vergleichbaren Randbedingungen (Mondphase ähnlich, Sonne ähnlich tief unter Horizont) in beiden Bildern ein gleich großes Stück (meinetwegen 50x50 Pixel) zu nehmen, in dem nur Himmel und kein Stern zu sehen ist.
Da dann entweder den durchschnittlichen Helligkeitswert nehmen oder eine Summe aller Einzelpixel. Als "Nullwert" könnte man noch ein Dark machen, also eine Aufnahme mit gleichen Einstellungen und geschlossenem Objektiv.
Ist ein interessantes Thema, welches bestimmt mehrere Ansätze zuässt.
Gruß und viel Erfolg

hi Jens, lieben dank das klingt verständlich. das könnte ich noch als Validation nehmen. ich werde vorerst mithilfe des ADU einfach das Verhältnis zwischen dem Verschmutzen und weniger Verschmutzen Himmel nehmen bei mir 3.68.
daraufhin kann ich ja davon den Logarithmus nehmen weil ja der Logarithmus das Verhältnis von Mean in Magnituden umwandelt soweit ich weis. daraufhin müsste man das ja einfach mal die Magnitudendiferenz rechnen da würde ich beim Verschmutzen Bild auf -1.4 kommen was in der Formel für die Himmelshelligkeit mit der Referenz für den nicht verschmutzten Himmel von LPM 19.83 ergibt. folglich kann ich ja so die im Bild befindliche Helligkeit so berechnen und mit dem Histogramm belegen. die LPM wäre dann ja hier die Referenz um die Daten zu Prüfen. Solange ich keinen Denkfehler Habe.

Voraussetzung ist natürlich das ich einen Referenzwert benutzen müsste. aber die sind ja eigentlich I.O. oder?

 

[julian000]

Servus Julian,

ich würde nicht stacken, sondern jedes Einzelbild als Einzelmessung verwenden und den Grauton des Himmelshintergrundes als Maß für die Himmelshelligkeit nehmen. Ich würde dafür nicht die Plejaden nehmen, sondern einen relativ großen Bildausschnitt wählen. Wichtig wäre: gleicher Himmelsbereich bei gleicher Stellung am Himmel jeweils ohne Mond und ohne Dämmerungsstörlicht. Und ich würde mehr als zwei Beobachtungspunkte nehmen, damit ein Gradient entsteht. Also Innenstadt, Stadtrand, Land....
Die Luftfeuchtigkeit sollte auch jeweils gleich sein. Natürlich immer gleiche Kameraeinstellungen und ungefähr gleiche Chiptemperatur.

Nimm aus jedem Bild mehrere Messflächen ohne Sterne, um einen Durchschnitt zu generieren. Das Signal-Rausch-Verhältnis kannst du dann immer noch per Stacking vergleichen. Die Primärmessung der Himmelshelligkeit würde ich aber immer direkt an den Einzelframes messen und den Durchschnitt bilden.

Wenn du die fst visuell bestimmst, hast du eine zweite, unabhängige, aber gröbere Vergleichsmessung - fst meint die visuelle Grenzgänger, also die scheinbare Helligkeit des schwächsten, gesehenen Sterns.

Eventuell noch ein SQM-L ausleihen und so als vergleich direkt messen. Damit kann man die Ergebnisse der Bildanalysw kalibrieren.

Liebe Grüße,
Christoph
(Physiklehrer)

hi Christoph, du kannst ja meinen Ansatz mal durchlesen. währe das für dich plausibel?

 

[julian000]

Servus Julian,

ich würde nicht stacken, sondern jedes Einzelbild als Einzelmessung verwenden und den Grauton des Himmelshintergrundes als Maß für die Himmelshelligkeit nehmen. Ich würde dafür nicht die Plejaden nehmen, sondern einen relativ großen Bildausschnitt wählen. Wichtig wäre: gleicher Himmelsbereich bei gleicher Stellung am Himmel jeweils ohne Mond und ohne Dämmerungsstörlicht. Und ich würde mehr als zwei Beobachtungspunkte nehmen, damit ein Gradient entsteht. Also Innenstadt, Stadtrand, Land....
Die Luftfeuchtigkeit sollte auch jeweils gleich sein. Natürlich immer gleiche Kameraeinstellungen und ungefähr gleiche Chiptemperatur.

Nimm aus jedem Bild mehrere Messflächen ohne Sterne, um einen Durchschnitt zu generieren. Das Signal-Rausch-Verhältnis kannst du dann immer noch per Stacking vergleichen. Die Primärmessung der Himmelshelligkeit würde ich aber immer direkt an den Einzelframes messen und den Durchschnitt bilden.

Wenn du die fst visuell bestimmst, hast du eine zweite, unabhängige, aber gröbere Vergleichsmessung - fst meint die visuelle Grenzgänger, also die scheinbare Helligkeit des schwächsten, gesehenen Sterns.

Eventuell noch ein SQM-L ausleihen und so als vergleich direkt messen. Damit kann man die Ergebnisse der Bildanalysw kalibrieren.

Liebe Grüße,
Christoph
(Physiklehrer)

okay das ist Wissenschaftlich doch deutlich wertvoller. leider ist es mir jetzt nicht mehr möglich andere Bilder aufzunehmen da es sonst zeitlich zu knapp wird. die Bedingungen für M45 waren ja Identisch leider ist mein Himmelsauschnitt bei APSC und 1000mm bedenklich klein.
Ja meine Methode weist ja nur extreme auf, da bin ich bei dir.
aber deiner Methode folgend wäre ja auch so eine Berechnung möglich mit M45 die vielleicht etwas weniger speziell ist aber mein Fachgebiet etwas besser deckt. schließlich geht es mir um den Einfluss von Lichtverschmutzung auf DSO´s besonders kleinere und den dadurch folgenden Kontrastverlust bzw der Bildaufhellung bzw der erhöhung des Rauschens bei gleichem Processing.
oder sehe ich das Falsch?
Lg Julian

 

[Jens_78]

hi Jens, lieben dank das klingt verständlich. das könnte ich noch als Validation nehmen. ich werde vorerst mithilfe des ADU einfach das Verhältnis zwischen dem Verschmutzen und weniger Verschmutzen Himmel nehmen bei mir 3.68.
daraufhin kann ich ja davon den Logarithmus nehmen weil ja der Logarithmus das Verhältnis von Mean in Magnituden umwandelt soweit ich weis. daraufhin müsste man das ja einfach mal die Magnitudendiferenz rechnen da würde ich beim Verschmutzen Bild auf -1.4 kommen was in der Formel für die Himmelshelligkeit mit der Referenz für den nicht verschmutzten Himmel von LPM 19.83 ergibt. folglich kann ich ja so die im Bild befindliche Helligkeit so berechnen und mit dem Histogramm belegen. die LPM wäre dann ja hier die Referenz um die Daten zu Prüfen. Solange ich keinen Denkfehler Habe.

Voraussetzung ist natürlich das ich einen Referenzwert benutzen müsste. aber die sind ja eigentlich I.O. oder?

Meiner Meinung nach joah ....
Also Bereich ohne Sterne wählen, möglichst gleiche relative Stelle in beiden Aufnahmen.
Bei heutigen Sensoren nehmen wir mal Linearität an, was oft zutrifft.
Leider kannst du keine Darks mehr abziehen, aber auch ohne Darks könntest du dann die mittlere ADU aus dem einen Bild ins Verhältnis zur mittleren ADU den Bildausschnitts aus Bild 2 nehmen. Da Linearität vorausgesetzt ist, gilt dann (mit dekadischem Logarithmus)
Delta m = -2,5 log(ADU1/ADU2)

 

[julian000]

Meiner Meinung nach joah ....
Also Bereich ohne Sterne wählen, möglichst gleiche relative Stelle in beiden Aufnahmen.
Bei heutigen Sensoren nehmen wir mal Linearität an, was oft zutrifft.
Leider kannst du keine Darks mehr abziehen, aber auch ohne Darks könntest du dann die mittlere ADU aus dem einen Bild ins Verhältnis zur mittleren ADU den Bildausschnitts aus Bild 2 nehmen. Da Linearität vorausgesetzt ist, gilt dann (mit dekadischem Logarithmus)
Delta m = -2,5 log(ADU1/ADU2)

Ja das war meine Annahme.
Muss nur gucken ob ich das im einzelnen Frame mache oder im Stack, ist ja immer vom Zweck abhängig. Ich denke aber das ist so das Reproduzierbarste.

 

[julian000]

Ja das war meine Annahme.
Muss nur gucken ob ich das im einzelnen Frame mache oder im Stack, ist ja immer vom Zweck abhängig. Ich denke aber das ist so das Reproduzierbarste.

Ich denke jetzt habe ich es. Mit deiner Formel und einer zero point photometrie kann ich ja theoretisch noch den sqm berechnen auch nachträglich. Ich denke das rundet dann alles ab. Dann spar ich mir den Tabellenwert

 

[julian000]

Meiner Meinung nach joah ....
Also Bereich ohne Sterne wählen, möglichst gleiche relative Stelle in beiden Aufnahmen.
Bei heutigen Sensoren nehmen wir mal Linearität an, was oft zutrifft.
Leider kannst du keine Darks mehr abziehen, aber auch ohne Darks könntest du dann die mittlere ADU aus dem einen Bild ins Verhältnis zur mittleren ADU den Bildausschnitts aus Bild 2 nehmen. Da Linearität vorausgesetzt ist, gilt dann (mit dekadischem Logarithmus)
Delta m = -2,5 log(ADU1/ADU2)

okay wenn ich jetzt also mit dem Zero Point arbeite erhalte ich ja für mein System einen fixen Wert. habe ich jetzt an einem Stern in M45 gemacht. da kam ich auf 11,498 (siril machts möglich) war ja nicht gesättigt. wenn ich jetzt also den instrumentellen sqm berechne hat das ja nichts mit dem SQM zu tun den man von LPM kennt. aber er zeigt ja ganz klar das das Bild mit mehr Lichtverschmutzung heller ist um genau die Differenz Delta m. folglich hätte ich ja jetzt bewiesen:
hey im Bild mit Lichtverschmutzung ist tatsächlich welche vorhanden und das mit diesem Wert mehr als das andere Bild. ich kann dann jetzt mit dem Visuellen oder Histogramm auswerten weitermachen. Delta M ist ja auch die Differenz zwischen Aufnahme Ort 1 und 2 also hab ich ja alles richtig gemacht.

 

[Powerstation]

Ja habe heute mal diesen Beitrag mal schon durch gelesen und dies kann man fotografisch mit Fitwork und Excel berechnen. Was zuerst mal ermittelt werden muss, ist die Standard Abweichung in einer Aufnahme, oder eine bestimmte Stelle im Bild (muss hier getestet werden, was besser ist)

Das wird dann in Excel laut dieser Formel (Quelle nicht mehr bekannt)

m = 23,144 - 2,5 * LOG10(3225/7,379/7,379) = 18,71 mag/Quadratbogensekunde.

Also zu:

- 23,144 und 2,5 und 3,79 sind wohl Werte die so in der Formel übernommen worden ist und diese nicht verändert werden darf.
- 3225 - sind die von Fitswork ermittelten Werte:

Formel in Excel dann:

=A3-B3*LOG10(C3/D3/D3)

Die berechneten Werte sind in SQM als Ergebnis in Excel.

Ja was sagt mit dieser Wert(e) aus:

18,5 - Stark aufgehellter Himmel, ´Stadthimmel´. Die Sommermilchstraße ist nicht mehr zu sehen, sehr armer Sternhimmel. Typisch für die meisten Innenstädte.
21,5 - Sehr dunkler Himmel, Milchstraße ist gut bis zum Horizont sichtbar.

mehr dazu: SQM Ausgabe - Sternwarte Peterberg

Ja Fitwork gibt hier verschiedene Werte bei Rot, Blau und Grün an. Denke man wird von der Light Aufnahme eine Darkaufnahme abziehen müssen.

 

[Powerstation]

Ah, habe die Seite gefunden. Die Vorgehensweise wird anders ausgeführt und man braucht noch ein Programm dazu. Mehr später.

 

[Lucifugus]

aber deiner Methode folgend wäre ja auch so eine Berechnung möglich mit M45 die vielleicht etwas weniger speziell ist aber mein Fachgebiet etwas besser deckt. schließlich geht es mir um den Einfluss von Lichtverschmutzung auf DSO´s besonders kleinere und den dadurch folgenden Kontrastverlust bzw der Bildaufhellung bzw der erhöhung des Rauschens bei gleichem Processing.
oder sehe ich das Falsch?
Lg Julian

Servus Julian,

hat sich vermutlich eh schon geklärt im Verlauf des Threads. Natürlich kannst du auch die Aufnahmen von M 45 verwenden. Und auch dein Ansatz geht natürlich. Ich mag nur keine Black Box-Systeme. Hier das Programm, das das Stacking vornimmt. Klar, alle Einstellungen sind gleich, das gleiche Programm, die gleiche Himmelsregion bei wohl gleichen Randbedingungen (v.a. Chiptemperatur - da wird auch Rauschen generiert). Dann das Stretchen, wenn es darum geht, zu prüfen, welche Details noch aus dem Hintergrundrauschen heraushebbar sind. Viele Variablen und dann jeweils nur eine Messung (je ein Ergebnis des Processings). Deshalb würde ich die Einzelframes als Messung verwenden und aus den vielen Bildern dann Durchschnittswerte erheben.

Viele Wege führen nach Rom. Wähle den, der dir und deinem Konzept am besten entspricht.

Liebe Grüße,
Christoph

 

[Powerstation]

So bin hier ein wenig weiter, aber auf dieser Seite steht das beschrieben, wie man das ermitteln kann.

Die Messung der Himmelshelligkeit.

Habe das Programm Astrometrica herunter geladen und wollte den Zero Point berechnen lassen. Funktioniert leider nicht. Vielleicht kommt da einer weiter wie man das messen kann?

 

[Stathis]

Das Programm ASTAP kann aus den Rohfiles die Himmelshelligkeit in mag/arcsec^2 ermitteln. Das Bild wird mittels Sterndatenbank gelöst (platesolve) und die Sterne werden zur Kalibration verwendet.

Diese Methode kannst du auch selbst zur rigenen Rechnung verwenden.

Es braucht dazu den "Pedestal", ein Offset durch den Dunkelstrom. Das geht am besten, indem mam Darks verwendet. Vielleicht kannst du diese doch noch bei ähnlicher Temperatur aufnehmen, Hauptsache es passt ungefähr.

Der fertige Stack ist denke ich nicht geeignet, wie Christoph schon geschrieben hat.

Die Bortle Klasse aus den teils veralteten Light Pollution Maps kann nur als ungefährer Anhaltspunkt dienen, da wetterabhängig.

 

[Powerstation]

Der fertige Stack ist denke ich nicht geeignet, wie Christoph schon geschrieben hat.

Kommt darauf an, wie viele Aufnahmen da erstellt worden sind. Eine einzelne Aufnahme wird ein anderes Ergebnis liefern. Es geht schon vom fertigen Rohstack (nicht gestretcht) also Linear muss das Bild vorliegen. Aus dem Bild den Grün-Kanal extrahieren. Mit den beiden Programmen, die Pixelgröße in All Sky Plate Solver bestimmen lassen, anschießend den ZeroPoint mit Astrometrica bestimmen lassen. Das geht nun habe es heute getestet, wird dann berechnet.
Denke mal mit diesen Werten, wie oben schon in der Formel das hier schon erwähnt, müssen diese beiden Werte dann bei jeder Aufnahme geändert werden, wie man das in den beiden Programmen ermittelt hat.

Somit habe ich mal einen Test mit 24 mm von meinem Ort vom Balkon aus gemacht und die Aufnahmen ausgewertet.
- Pixel scale: 26.8 arcsec/pixel
- Zero Point: 21,11 mag
- Mittelwert: 2490

m = 21,11 - 2,5 * LOG10(2490/26,8/26,8) = 19,76 mag/Quadratbogensekunde.

D.h. Aufgehellter Himmel, ´Kleinstadthimmel´. Die Sommermilchstraße ist nur noch im Zenit zu sehen, dort aber nur sehr unscheinbar.
Ja somit ist hier an diesem Standort nicht so optimal, also das Stadtlicht aus der Entfernung vom der nächsten Stadt überstrahlt wohl den meisten Teil hier.
Bei Aufnahmen mit Tele oder Weitwinkel Objektiven hat das Programm All Sky Plate Solver Schwierigkeiten, aber man kann die Pixel scale in nova.astrometry.net ermitteln lassen.

 

[julian000]

Kommt darauf an, wie viele Aufnahmen da erstellt worden sind. Eine einzelne Aufnahme wird ein anderes Ergebnis liefern. Es geht schon vom fertigen Rohstack (nicht gestretcht) also Linear muss das Bild vorliegen. Aus dem Bild den Grün-Kanal extrahieren. Mit den beiden Programmen, die Pixelgröße in All Sky Plate Solver bestimmen lassen, anschießend den ZeroPoint mit Astrometrica bestimmen lassen. Das geht nun habe es heute getestet, wird dann berechnet.
Denke mal mit diesen Werten, wie oben schon in der Formel das hier schon erwähnt, müssen diese beiden Werte dann bei jeder Aufnahme geändert werden, wie man das in den beiden Programmen ermittelt hat.

Somit habe ich mal einen Test mit 24 mm von meinem Ort vom Balkon aus gemacht und die Aufnahmen ausgewertet.
- Pixel scale: 26.8 arcsec/pixel
- Zero Point: 21,11 mag
- Mittelwert: 2490

m = 21,11 - 2,5 * LOG10(2490/26,8/26,8) = 19,76 mag/Quadratbogensekunde.

D.h. Aufgehellter Himmel, ´Kleinstadthimmel´. Die Sommermilchstraße ist nur noch im Zenit zu sehen, dort aber nur sehr unscheinbar.
Ja somit ist hier an diesem Standort nicht so optimal, also das Stadtlicht aus der Entfernung vom der nächsten Stadt überstrahlt wohl den meisten Teil hier.
Bei Aufnahmen mit Tele oder Weitwinkel Objektiven hat das Programm All Sky Plate Solver Schwierigkeiten, aber man kann die Pixel scale in nova.astrometry.net ermitteln lassen.

hast du den zero point selbst bestimmt? ist ja nicht ganz leicht. der gilt ja immer nur für ein bestimmtes setup

 

[Powerstation]

Ja den habe ich heute selbst von einer Aufnahme vom Sternbild Orion bestimmt, mit 60 x 10 Sek ISO 1000 mit der Canon R7. Gestern Abend als ich das Programm herunter geladen hatte und installiert hatte, kam ich da nicht weiter, wie man den Zero Point bestimmen kann. Daniel Nimmervoll hat in seinem Video das erklärt und somit konnte ich das leicht dann ermitteln. Wie schon oben erwähnt, ist es besser dies durch ein Teleskop zu bestimmen. Aber bei Teleobjektiven von 14 mm bis 135 oder mehr geht das auch, aber nur über einen kleinen Umweg.

So die Bilder wie ich das gemacht hatte:

Also wenn ich den SQM-Wert auf Light pollution map vergleiche, das passt soweit wie Excel mir diese Werte berechnet hat. Ist zu bedenken, dieser Wert ist aus dem Jahr 2015. Eine Statistik dort zeigt, dass dieser Wert in den letzten Jahren gesunken ist.

Ja ich will wenn es mit dem Wetter besser wird, wo anders hinfahren und dort einige Aufnahmen machen und diese ermitteln.