# Live-Tracking Live-ADS-B-Tracking integrieren — geografische Filter, Flottenansichten und Muster für Kartenanimationen. Lauffähige Beispiele zur Abfrage von Live-Positionen von Luftfahrzeugen und Feed-Statistiken. Filterparameter und Antwortstruktur finden Sie in der vollständigen Referenz [ADS-B-Flugzeugtracking](/docs/v31/adsb). | # | Frage | Verwendete Daten | | - | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------- | | 1 | Wie viele Flugzeuge sind gerade in der Luft, und wie hoch ist die durchschnittliche Flughöhe? | `/adsb/aircraft/statistics` | | 2 | Welche Flugzeuge fliegen gerade im Luftraum um KJFK? | `/adsb/aircraft` | | 3 | Wie verteilen sich Flugzeuge in einem europäischen Luftraum-Begrenzungsrahmen (Bbox) auf Höhenbänder? | `/adsb/aircraft` | ### Installation [#install] Die folgenden Skripte verwenden `requests` für API-Aufrufe und `rich` für die Terminalausgabe. Einmalig installieren: ```bash pip install requests rich ``` *** ### 1. Live-Luftraumstatistiken [#1-live-airspace-statistics] **Frage:** Wie viele Flugzeuge werden gerade getrackt, wie viele davon sind in der Luft, und wie hoch ist die durchschnittliche Flughöhe? Der Statistik-Endpoint aggregiert die Zahlen über den gesamten Feed — Parameter sind nicht erforderlich. ```python import os import requests from rich.console import Console from rich.panel import Panel console = Console() HEADERS = { "X-RapidAPI-Key": os.getenv("RAPIDAPI_KEY", "YOUR_RAPIDAPI_KEY"), "X-RapidAPI-Host": "skylink-api.p.rapidapi.com", } BASE = "https://skylink-api.p.rapidapi.com" def fetch_statistics() -> dict: r = requests.get( f"{BASE}/adsb/aircraft/statistics", headers=HEADERS, timeout=(10, 15), ) r.raise_for_status() return r.json() def main() -> None: stats = fetch_statistics() alt = stats.get("altitude_stats") or {} avg_ft = alt.get("avg_altitude") max_ft = alt.get("max_altitude") avg_fl = round(avg_ft / 100) if avg_ft is not None else None max_fl = round(max_ft / 100) if max_ft is not None else None lines = [ f"[bold]Total tracked:[/bold] {stats.get('total_aircraft', 0):,}", f"[bold]Airborne:[/bold] {stats.get('airborne', 0):,}", f"[bold]On ground:[/bold] {stats.get('on_ground', 0):,}", ] if avg_ft is not None: lines.append(f"[bold]Avg altitude:[/bold] {avg_ft:,.0f} ft (FL{avg_fl:03d})") if max_ft is not None: lines.append(f"[bold]Max altitude:[/bold] {max_ft:,.0f} ft (FL{max_fl:03d})") console.print(Panel("\n".join(lines), title="Live ADS-B Statistics", border_style="cyan")) console.print( "[dim]ADS-B data refreshes every few seconds — do not cache these results.[/dim]" ) if __name__ == "__main__": main() ``` **Ausgabe:** Ein Panel mit der Gesamtzahl getrackter Flugzeuge, der Anzahl in der Luft, der Anzahl am Boden, der durchschnittlichen Flughöhe in ft und als FL sowie der maximalen Flughöhe. > **Hinweis:** [ADS-B](https://www.faa.gov/air_traffic/technology/adsb)-Daten sind kurzlebig — der Feed wird alle paar Sekunden aktualisiert. Speichern Sie Antworten nicht im Cache; rufen Sie für Echtzeit-Anwendungsfälle immer aktuelle Daten ab. *** ### 2. Flugzeuge im Luftraum um KJFK [#2-aircraft-in-the-airspace-around-kjfk] **Frage:** Welche Flugzeuge befinden sich derzeit im Umkreis von 80 km um den John F. Kennedy International Airport in der Luft? Filtern Sie mit `lat`, `lon` und `radius` und schließen Sie anschließend Einträge am Boden aus, um nur Flugzeuge in der Luft anzuzeigen. Die Ergebnisse werden absteigend nach Flughöhe sortiert. ```python import os import requests from rich.console import Console from rich.table import Table console = Console() HEADERS = { "X-RapidAPI-Key": os.getenv("RAPIDAPI_KEY", "YOUR_RAPIDAPI_KEY"), "X-RapidAPI-Host": "skylink-api.p.rapidapi.com", } BASE = "https://skylink-api.p.rapidapi.com" # KJFK coordinates LAT = 40.6413 LON = -73.7781 RADIUS_KM = 80 LIMIT = 20 def fetch_aircraft_near(lat: float, lon: float, radius: int, limit: int) -> list[dict]: r = requests.get( f"{BASE}/adsb/aircraft", headers=HEADERS, params={"lat": lat, "lon": lon, "radius": radius, "limit": limit}, timeout=(10, 15), ) r.raise_for_status() return r.json().get("aircraft", []) def main() -> None: aircraft = fetch_aircraft_near(LAT, LON, RADIUS_KM, LIMIT) airborne = [ a for a in aircraft if not a.get("is_on_ground") ] airborne.sort(key=lambda a: a.get("altitude") or 0, reverse=True) table = Table( title=f"Airborne Aircraft within {RADIUS_KM} km of KJFK ({len(airborne)} shown)", border_style="cyan", ) table.add_column("Callsign") table.add_column("ICAO24") table.add_column("Altitude (ft)", justify="right") table.add_column("Speed (kt)", justify="right") table.add_column("Track (°)", justify="right") table.add_column("Type") for a in airborne: alt = f"{int(a['altitude']):,}" if a.get("altitude") is not None else "—" spd = str(int(a["ground_speed"])) if a.get("ground_speed") is not None else "—" trk = f"{a['track']:.0f}" if a.get("track") is not None else "—" table.add_row( a.get("callsign") or "—", a.get("icao24") or "—", alt, spd, trk, a.get("aircraft_type") or "—", ) console.print(table) console.print("[dim]On-ground aircraft excluded. ADS-B data refreshes every few seconds.[/dim]") if __name__ == "__main__": main() ``` **Ausgabe:** Eine Tabelle der Flugzeuge in der Luft, absteigend nach Flughöhe sortiert: Callsign | [ICAO24](https://en.wikipedia.org/wiki/ICAO_24-bit_address) | Altitude (ft) | Speed (kt) | Track (°) | Type. *** ### 3. Verteilung auf Höhenbänder in einer europäischen Bbox [#3-altitude-band-distribution-over-a-european-bbox] **Frage:** Wie verteilen sich die Flugzeuge derzeit auf Höhenbänder im Korridor Paris–Frankfurt? Fragen Sie einen Begrenzungsrahmen mit `bbox=lat1,lon1,lat2,lon2` ab und ordnen Sie anschließend jedes Flugzeug einer der Kategorien Ground / Low / Medium / High zu. `None`-Flughöhen werden anhand des Flags `is_on_ground` behandelt. ```python import os from collections import defaultdict import requests from rich.console import Console from rich.table import Table console = Console() HEADERS = { "X-RapidAPI-Key": os.getenv("RAPIDAPI_KEY", "YOUR_RAPIDAPI_KEY"), "X-RapidAPI-Host": "skylink-api.p.rapidapi.com", } BASE = "https://skylink-api.p.rapidapi.com" # Roughly Paris–Frankfurt bounding box BBOX = "48,2,52,8" def fetch_bbox(bbox: str) -> list[dict]: r = requests.get( f"{BASE}/adsb/aircraft", headers=HEADERS, params={"bbox": bbox, "limit": 200}, timeout=(10, 15), ) r.raise_for_status() return r.json().get("aircraft", []) def classify(aircraft: dict) -> str | None: alt = aircraft.get("altitude") if alt is None: return "Ground" if aircraft.get("is_on_ground") else None if alt < 100: return "Ground" if alt < 10_000: return "Low (<10,000 ft)" if alt <= 25_000: return "Medium (10,000–25,000 ft)" return "High (>25,000 ft)" def main() -> None: aircraft = fetch_bbox(BBOX) bands: dict[str, list[str]] = defaultdict(list) for a in aircraft: band = classify(a) if band is None: continue callsign = a.get("callsign") or a.get("icao24") or "?" bands[band].append(callsign) order = ["Ground", "Low (<10,000 ft)", "Medium (10,000–25,000 ft)", "High (>25,000 ft)"] table = Table(title=f"Altitude Distribution — bbox {BBOX}", border_style="cyan") table.add_column("Band", style="bold") table.add_column("Count", justify="right") table.add_column("Example callsigns") for band in order: entries = bands.get(band, []) examples = ", ".join(entries[:3]) if entries else "—" table.add_row(band, str(len(entries)), examples) console.print(table) console.print( f"[dim]Total aircraft returned: {len(aircraft)}. " "Aircraft with unknown altitude and not on_ground are excluded.[/dim]" ) if __name__ == "__main__": main() ``` **Ausgabe:** Eine Tabelle mit vier Höhenbändern, der jeweiligen Anzahl und bis zu drei Beispiel-Rufzeichen pro Band.