Application for download and visualization of satellite-derived cloud data

U ovome radu opisali smo podatke o naoblaci i njihov izvor, kao i tehnologije i aplikaciju korištenu za obradu tih podataka. Satelitske snimke korištene u radu preuzete su od Europske organizacije za meteorološke satelite (EUMETSAT). Sateliti serije Meteosat smješteni su na geostacionarnoj orbiti iznad Zemlje, što im omogućuje stalno promatranje određenog područja. Područje snimanja obuhvaća raspon od -67.5 do 67.5 stupnjeva geografske dužine i širine. Satelitske snimke se redovito osvježavaju svakih 15 minuta i podaci se pakiraju u GRIB format, koji je standardni format za pohranu meteoroloških podataka. Svaka koordinata na snimkama označena je vrijednostima od 0 do 3, koje predstavljaju različite meteorološke uvjete. U drugom dijelu rada opisujemo aplikaciju koja se koristi za obradu tih podataka. Aplikacija se sastoji od web-aplikacije i Python skripte. Web-aplikacija omogućuje odabir vremenskog trenutka i prikaz podataka na 3D globusu pomoću Cesiuma, dok Python skripta otvara GRIB datoteke, obrađuje podatke i sprema ih u JSON format. Kao temeljne tehnologije, koristimo Node.js za izradu web-aplikacije i Python za obradu podataka. Node.js je serversko okruženje otvorenog koda koje izvršava JavaScript izvan web preglednika, dok Python je programski jezik opće namjene koji pruža fleksibilnost i popularnost.In this paper, we have described cloud data and its source, as well as the technologies and application used for processing this data. The satellite images used in the study were obtained from the European Organization for Meteorological Satellites (EUMETSAT). The Meteosat series satellites are positioned in geostationary orbit above the Earth, enabling continuous monitoring of a specific area. The coverage area ranges from -67.5 to 67.5 degrees of latitude and longitude. Satellite images are regularly refreshed every 15 minutes, and the data is packaged in the GRIB format, which is a standard format for storing meteorological data. Each coordinate on the images is marked with values ranging from 0 to 3, representing different weather conditions. In the second part of the study, we describe the application used for processing this data. The application consists of a web application and a Python script. The web application allows for selecting a specific time frame and displaying the data on a 3D globe using Cesium. The Python script, on the other hand, opens GRIB files, processes the data, and saves it in JSON format. As fundamental technologies, we utilize Node.js for developing web applications and Python for data processing. Node.js is an open-source server environment that executes JavaScript outside of a web browser, while Python is a general-purpose programming language that offers flexibility and popularity