Visualização da previsão do tempo por meio de imagens de paisagem

• Visualizando o clima como paisagem

• Estações meteorológicas tradicionais exibem dados de sensores em números

• Explorar esses painéis exige muito esforço para encontrar, interpretar e visualizar parâmetros específicos de forma eficaz

• Observar uma imagem de paisagem é algo natural, reduz o estresse e oferece uma experiência visual confortável com esforço mínimo

• O método abaixo explica como codificar informações meteorológicas dentro de uma imagem de paisagem sem depender de dados numéricos

• Princípios de codificação

• A paisagem retrata uma pequena casa na floresta

• O eixo horizontal da imagem representa uma linha do tempo de 24 horas, começando no momento atual e se estendendo até as condições do dia seguinte

• Diferentes elementos da paisagem distribuídos ao longo do eixo vertical simbolizam eventos e condições climáticas

• Quanto mais distante do presente estiver um evento, mais à direita ele ficará na imagem

• As informações a seguir podem ser codificadas dentro da imagem de paisagem:

  • Marcadores de tempo que simplificam a navegação pela linha do tempo:
    • Horários de nascer e pôr do sol
    • Meio-dia e meia-noite
  • Informações da previsão do tempo:
    • Direção e intensidade do vento
    • Variação de temperatura
    • Valores de temperatura máxima e mínima
    • Cobertura de nuvens
    • Precipitação
  • Condições meteorológicas atuais:
    • Temperatura
    • Pressão atmosférica
  • Eventos não meteorológicos:
    • Aniversários
    • Feriados

• Implementação

• O código de geração de imagem foi escrito usando a biblioteca Pillow do Python e se baseia em dados da OpenWeather

• A imagem foi projetada para uso em um display E-Ink de 296x128

• O código foi testado no Python 3.9

• Imagem do evento | Descrição

  • | Nascer do sol
  • | Pôr do sol
  • | Cobertura de nuvens
  • | Posição da hora atual
  • | Meia-noite
  • | Meio-dia
  • | Vento sul
  • | Vento leste
  • | Vento oeste
  • | Vento norte
  • | Chuva

• Exemplos

• Imagem da paisagem | Descrição

  • | Está por volta do meio-dia, e são esperados céu limpo e algumas nuvens. Espera-se vento norte durante a noite. A temperatura atual está subindo e cairá após o pôr do sol, atingindo o ponto mais baixo antes do nascer do sol. Durante esse período, o vento mudará para nordeste
  • | O sol está nascendo, e o dia será quente e ensolarado, com vento sudeste leve. Mesmo após o pôr do sol, a temperatura permanecerá alta, e o vento mudará para leste, ficando mais forte ao longo da noite
  • | Fará frio e choverá o dia todo. O vento sul mudará para nordeste durante a noite

• Executando o código

• Preparando o ambiente

  • Linux
    • ./makevenv.sh
    • source .venv/bin/activate
  • Windows
    • makevenv.bat
    • .venv/Scripts/Activate

• Teste de geração de imagem

  • No arquivo weather_landscape.py, atualize a variável OWM_KEY com sua chave de API da OpenWeather
  • python run_test.py

• Executando o servidor

  • python run_server.py

• Hardware

• A configuração de hardware inclui uma placa de desenvolvimento ESP32 e um módulo de display E-Ink de 2,9 polegadas

• A configuração atual busca a fonte na internet e atualiza a imagem a cada 15 minutos

• Não está claro se o código de geração de imagem pode ser usado no ESP32 com MicroPython

• Resumo do GN⁺

• Este artigo explica como codificar informações meteorológicas em imagens de paisagem para tornar os dados do tempo visualmente mais fáceis de entender

• Ao transmitir informações meteorológicas por meio de imagens de paisagem, o usuário sente menos estresse e entende as informações de forma mais intuitiva

• As imagens são geradas com Python e a biblioteca Pillow, e os dados são obtidos via API da OpenWeather

• Também explora a possibilidade de implementação em hardware usando uma placa de desenvolvimento ESP32 e um display E-Ink

• Projetos com funcionalidades semelhantes incluem WeatherFlow e Netatmo Weather Station

[GN⁺]

Comentários do Hacker News

• Parece que este projeto poderia realmente ser usado na prática com alguns pequenos ajustes

  • mostrar a direção do vento pela curvatura das árvores
  • indicar o nascer e o pôr do sol com o sol acima do horizonte
  • usar sombreamento diferente para o céu noturno e o céu diurno
  • começar em um ponto fixo no tempo, em vez de começar com base no horário atual

• Há alguns anos tentei um projeto que selecionava obras de arte de acordo com o clima

  • era possível verificar imagens marcadas usando filtros manuais
  • eu queria usar isso como papel de parede do desktop para criar atmosfera, mais do que como um relatório meteorológico preciso
  • as tags das imagens foram feitas principalmente de forma manual

• Este projeto é muito divertido

  • tirar fotos periódicas da área verde perto de casa, registrar os dados de cobertura de nuvens e a data, e exibir como plano de fundo a imagem mais parecida com a previsão atual

• Conectei uma moldura de fotos antiga ao gerador de imagens DALL-E da OpenAI

  • ele gera imagens com base nos dados meteorológicos atuais e é atualizado a cada poucas horas

• Isso me lembra a tela principal do app Yr.no

  • ele visualiza o clima como se fosse a vista pela janela
  • só dá para ver um momento do dia por vez, então é preciso rolar horizontalmente
  • a temperatura é mostrada apenas em números

• Estou usando um conceito parecido como papel de parede no Android

  • gosto da ideia de uma obra de arte que transmite informações úteis

• Em termos de UX, o windy.com oferece a melhor experiência de relatório meteorológico

  • é útil porque permite saber a direção do movimento das nuvens/chuva
  • eu gostaria que houvesse mais concorrentes

• Esta ideia é muito legal

• Isso me lembra a série Otherland, de Tad Williams

• A ideia é interessante, mas há partes em que o significado da imagem está estranhamente errado

  • à noite o céu não deveria estar claro, e ao nascer do sol o sol não deveria estar alto no céu
  • seria bom indicar o nascer e o pôr do sol com ícones intuitivos
  • a visualização de linha do tempo do Windy.com comprime e mostra bem várias informações meteorológicas