Semua orang menyukai gambar ruang angkasa yang indah, dan sepertinya setiap minggu ada visual baru yang menakjubkan untuk kita kagumi, dari foto-foto Hubble dari nebula yang jauh ke seluruh alam semesta yang dicitrakan dalam panjang gelombang sinar-X.
Tapi bagaimana para ilmuwan bisa, dari sekelompok orang yang menangkap oleh teleskop ke gambar yang kita sukai dan kagumi? Dan bagaimana Anda secara visual menunjukkan sesuatu seperti planet ekstrasurya yang begitu jauh sehingga kita hampir tidak bisa mendeteksinya?
Photographing Jupiter
NASA memiliki kamera di kapal, yang menangkap gambar yang dapat diproses dan dibagikan dengan publik. Misi seperti pesawat Juno yang dikirim ke Jupiter mengumpulkan sejumlah besar data yang menunjukkan planet ini dalam detail yang kaya dan indah.
Banyak gambar yang Anda lihat dari Juno diproses oleh Kevin Gill, seorang insinyur perangkat lunak di Jet Propulsion Laboratory NASA. Dia menjelaskan pemrosesan gambar yang terlibat, yang dimulai dengan data yang berasal dari pesawat ruang angkasa dalam skala abu-abu, saat kamera mengambil gambar menggunakan salah satu dari tiga filter: Merah, hijau, dan biru.
Tugas Gill adalah mengambil tiga gambar yang disaring ini dan melapisinya untuk membuat gambar warna asli. Tapi ada komplikasi, karena pesawat seperti Juno berputar saat mengambil gambar. Jadi distorsi yang disebabkan oleh pemintalan ini harus diperbaiki juga. Untuk beberapa pekerjaan Gill akan menggunakan perangkat lunak gambar khusus, seperti yang diproduksi khusus untuk misi Cassini. Tetapi dengan gambar seperti yang berasal dari Juno, ia melakukan pemrosesan menggunakan perangkat lunak off-the-shelf seperti Adobe Photoshop.
Pipa pribadi Gill untuk memproses data dari pesawat seperti Juno atau Cassini bahkan tersedia sebagai perangkat lunak open source di Github, dan NASA membuat sejumlah besar datanya tersedia untuk umum, sehingga siapa pun yang tertarik dapat melakukan pemrosesan semacam ini sendiri di rumah. Gambar yang dibuat oleh prosesor gambar seperti Gill penting untuk penelitian ilmiah, dan digunakan untuk tugas-tugas seperti berhubungan dengan radar atau jenis pencitraan lainnya. Tetapi ada tujuan penjangkauan publik juga
Bahkan, kamera JunoCam pada Juno ditambahkan murni untuk penjangkauan publik, menjadikannya salah satu misi pertama yang memiliki penekanan pada elemen visual komunikasi sains. "Kami melihat hal-hal berkali-kali untuk pertama kalinya," kata Gill. "Jadi ada kesempatan bagi para ilmuwan dan masyarakat untuk melihat interaksi baru dan dinamis di antara berbagai hal."
The Role of Artistry
Dalam kasus beberapa tugas, seperti menciptakan gambar realistis Saturnus dari data Cassini, warna dan akurasi sejati adalah yang paling penting, Gill berkata: "Dengan Cassini, jika saya ingin menceritakan kisah warna yang sebenarnya, saya perlu mendekatinya dengan cukup ilmiah. Saya ingin memastikan itu akurat untuk apa yang dihasilkan kamera dan apa yang sebenarnya ada di luar sana."
Tetapi dengan proyek lain, tujuannya mungkin untuk menggunakan warna untuk mengeluarkan fitur-fitur tertentu. "Ada sedikit kesenian yang terlibat... Mengetahui keseimbangan warna yang berbeda dan apa yang baik untuk menjadi menarik secara visual, apa yang membuat gambar yang menarik perhatian.
Ada tingkat tanda tangan pribadi untuk setiap karya individu prosesor gambar, sehingga prosesor berpengalaman seperti Gill dapat mengidentifikasi siapa yang memproses gambar Juno hanya dengan melihatnya dan melihat pilihan yang dibuat dalam warna dan kalibrasi. "Ada kombinasi filter warna tertentu yang saya suka gunakan yang saya pikir membawa keluar cerita tertentu atau aspek dari planet yang berbeda," jelasnya.
.
Telling a Story Through Color
Untuk menyoroti aspek minat, prosesor gambar dapat bekerja menggunakan gaya pewarnaan tertentu. Ini dapat memunculkan fitur menarik yang dapat diteliti orang lain secara lebih mendalam.Pewarnaan membantu mengidentifikasi fitur yang mungkin kita lewatkan, tetapi Gill ingin memastikan orang memahami apa yang mereka lihat. "Saya tidak ingin menipu orang," katanya. "Jika saya membuat gambar warna palsu, saya ingin itu menjadi warna yang jelas salah. Jadi jika saya melakukan inframerah, Anda akan melihat merah yang kuat atau blues yang kuat, itu akan terlihat warna palsu. Karena saya tidak ingin orang bingung dengan apa yang mereka lihat"
Tetapi ada keuntungan nyata untuk melakukan pemrosesan gambar menggunakan data di luar spektrum cahaya tampak. "Saturnus, jika Anda melihatnya dalam warna yang benar, itu agak hambar dan krem dengan fitur minimal. Tapi begitu Anda masuk ke inframerah, itu benar-benar menjadi hidup."
Working in the non-visible light spectrum
Menggambarkan panjang gelombang inframerah adalah spesialisasi Robert Hurt, seorang ilmuwan visualisasi yang berbasis di Caltech yang melakukan banyak ilustrasi untuk rilis NASA. Di antara karyanya yang lain, ia mendukung misi Spitzer Space Telescope yang baru saja pensiun dengan memproses gambar yang diambil oleh teleskop.
"Kami ingin menunjukkan data dalam cahaya yang paling indah tanpa mendistorsi atau mengubah hanya demi membuatnya terlihat keren," kata Hurt. "Ini adalah proses untuk mengeluarkan apa yang secara intrinsik ada dalam data."
Spitzer menangkap data dalam panjang gelombang inframerah, jadi ini membutuhkan sedikit lebih banyak interpretasi sebelum dapat disajikan sebagai gambar. Data dari kamera inframerah Spitzer perlu diterjemahkan ke spektrum cahaya tampak, tetapi terjemahan ini dapat disimpan akurat dengan menjaga hubungan antara panjang gelombang yang lebih pendek dan panjang gelombang yang lebih panjang.
Data inframerah secara efektif bergeser agar sesuai dengan spektrum penglihatan warna kami, yang menurut Hurt adalah cara alami untuk menyajikannya: "Warna adalah konsep yang sangat beragam yang meluas di seluruh spektrum," katanya. "Tidak ada yang istimewa tentang apa yang kita sebut cahaya tampak, selain itu secara biologis menarik bagi kita."
Color Calls Out Physical Processes
Terkadang warna tidak hanya bergeser, tetapi diubah untuk memunculkan visibilitas fitur tertentu. Meski begitu, warna perlu secara akurat mewakili beberapa aspek fenomena, seperti variasi kecerahan.
"Ketika Anda melihat warna dalam gambar, warna setara dengan fisika," hurt menjelaskan. "Jika bagian area ini terlihat merah, dan bagian lain terlihat hijau, itu karena ada fisika yang berbeda yang beroperasi di kedua area itu. Warna adalah cara kami untuk memanggil proses yang berbeda."
Cahaya tampak hanyalah sepotong kecil dari seluruh spektrum cahaya, dari 0,4 mikron dalam panjang gelombang hingga 0,7 mikron, jadi rata-rata melihat panjang gelombang cahaya tampak akan menunjukkan proses fisik yang sama. Itu sebabnya gambar dari instrumen panjang gelombang cahaya tampak seperti Hubble cenderung menunjukkan variasi halus dengan warna pastel halus, terutama mengambil cahaya dari bintang.
Tetapi ketika Anda melihat melampaui pita sempit ini dan ke daerah lain seperti inframerah, Anda dapat melihat proses yang sama sekali berbeda. Kamera utama di Spitzer membentang panjang gelombang dari 3,5 mikron hingga 8 mikron, dengan instrumen lain dapat melihat dalam kisaran 24 mikron ke atas. Ini berarti mencakup pita yang jauh lebih luas daripada instrumen cahaya tampak, sehingga dapat mengambil berbagai proses yang lebih luas seperti cahaya dari awan debu yang diterangi atau cahaya termal debu hangat.
"Dengan mengambil sampel di sebagian besar spektrum, Anda memiliki kesempatan ini untuk mengambil lebih banyak variasi dalam fisika," hurt menjelaskan. Itu sebabnya Spitzer dan gambar inframerah lainnya memiliki warna yang hidup begitu diterjemahkan ke spektrum yang terlihat, karena mereka menunjukkan berbagai proses yang berbeda.
Dalam praktiknya, Hurt mengatakan, cenderung ada dua palet warna yang digunakan oleh Spitzer: Satu untuk data dari Infrared Array Camera (IRAC) utama, yang menunjukkan debu dalam nuansa oranye dan merah dan cahaya bintang dalam nuansa cyan; dan satu untuk data dari kedua instrumen IRAC lainnya, Multiband Imaging Photometer (MIPS), yang bergeser untuk menunjukkan debu berwarna hijau dan area di mana bintang-bintang telah terbentuk dan memanaskan debu itu dengan warna merah. Setiap palet mengeluarkan fitur yang berbeda dalam data.
Hallo jagadians!! bagaimana menurut kalian tentang NASA menggambar orbit menggunakan data? menabjukan bukan, terima kasih telah membaca artikel ini kurang lebih nya mohon maaf dan kalau ada yg mau berpendapat seputar NASA koment di kolom komentar yaa..
0 Komentar