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Observ1

Tel que prévu initialement, nous avons mesuré la luminance énergétique de certaines raies spectrales en utilisant le programme Fityk. Ces mesures d’aire sous la courbe de certains pics a été fait sur plusieurs nuits. La figure 14 ci-dessous montre le rapport LE’/LE obtenu avec les données de nos spectres du ciel et les données du tableau 1.

Figure 14 : rapports des luminances énergétiques

Selon notre hypothèse, nous avions prévu que ce graphique afficherait une tendance exponentielle. On devait ainsi pouvoir déterminer les coefficients c et alpha permettant de modéliser la diffusion de la lumière dans l’atmosphère. Cependant, nous avions omis de considérer la réflexion de la lumière sur le sol et la végétation. Comme nous le verrons dans la discussion, nos résultats sont également biaisés en raison des spectres de lampe que nous avons utilisés.

Afin de corriger notre démarche expérimentale, nous avons décidé de calculer directement l’aire sous la courbe des spectres du ciel. Nous soustrayons de cette valeur les rayons cosmiques, les raies de lumière naturelle et l’émission continue des étoiles. Cette nouvelle démarche permet certainement d’obtenir des données plus fiables. Les mesures de pollution lumineuse obtenues pour quelques nuits sont illustrées dans le tableau 2 ci-dessous :

Tableau 2 : Pollution lumineuse mesurée avec le spectromètre lors de quelques nuits claires

Pour leur part, les mesures de luminance du radiomètre ont été obtenues en suivant exactement la procédure expérimentale expliquée dans le cadre méthodologique. Les mesures de luminance pour les filtres Deep Sky (DS) et Infrared (IR) durant quelques nuits sont illustrées dans le tableau 3 ci-dessous. Ces valeurs correspondent à l’intensité moyenne des 50 pixels les plus sombres sur les images (après suppression du bruit thermique et des rayons cosmiques) :

Tableau 3 : mesures de luminance des filtres DeepSky et infrarouge :

Voici, les résultats obtenus en comparant les données provenant du spectromètre et des filtres IR et DS du radiomètre (figures 15 et 16).

Figure 15 : comparaison des résultats des deux appareils seulement avec le filtre IR du radiomètre

Figure 16 : comparaison des résultats des deux appareils seulement avec le filtre DS du radiomètre

Comme nous pouvons le constater, les coefficients de corrélation linéaire sont extrêmement faibles. Donc, tel que proposé dans la section précédente du rapport, une combinaison linéaire des filtres a été obtenue afin de modéliser nos résultats. Cette combinaison a été déterminée à l’aide du programme Mathematica en minimisant le carré des écarts entre notre combinaison linéaire et les valeurs de PL du spectromètre. La combinaison linéaire que nous avons obtenue est indiquée ci-desous :

PL_SAND ≈ (2,68 • 10^-9) I_DS – (1,28 • 10^-9) I_IR

La comparaison de ces résultats avec les valeurs de PL du spectromètre est faite dans la figure 17 ci-dessous :

Figure 17 : comparaison des résultats des deux appareils

Les résultats que nous obtenons affichent corrélation linéaire dont le coefficient de corrélation (R) est de 0,58. Bien que la force de la corréation soit faible, il semble tout de même se profiler une relation malgré le très peu de données considérées et de filtres utilisés. De plus, le fait que nous passons de très faible corrélation sur chaque filtre individuels (0,3 et 0,07 respectivement) à une corrélation de 0,58 avec la combinaison de seulement deux filtres nous semble très prometteur. Nos résultats sont analysés et discutés dans la prochaine section du rapport.