为什么现在需要术语审计
星空app相关的讨论里，同一个词常被不同人用来指不同的事。术语审计是指：把你正在使用的星空app相关词汇，逐条对照定义、使用场景与边界，确认自己理解没有偏差。它又称“词条自查”。
之所以要审计，是因为很多误判并非来自操作失误，而是来自术语混淆。比如把“星图识别”当成“定位”，把“校准”当成“设置”。这些偏差在野外会被放大。相关词条：星图识别、校准、视场。
审计范围：本词条覆盖哪些术语
本词条只覆盖星空app观星实例中高频出现的术语，不涉及硬件参数与品牌比较。审计范围如下：
- 核心识别类：星图识别、匹配、候选星。
- 观测条件类：视场、极限星等、光污染。
- 使用方式类：校准、对齐、手动校正。
范围之外的词条，如轨道计算、天体物理参数，不在本次审计清单内。
清单组一：核心识别术语
这一组术语决定星空app能否正确报出你看到的星。逐项核对：
- 星图识别：是指把相机或屏幕中的星点图案与内置星表比对，得出可能的天区位置。相关词条：匹配、候选星。
- 匹配：又称“比对”，指星点图案与星表之间的对应关系。匹配失败不等于识别失败。
- 候选星：是指识别过程中被列入可能范围的星。候选星多，说明视场或条件不够明确。
若你把“候选星”当成“已确认星”，就会高估星空app的识别结果。
清单组二：观测条件术语
这一组术语解释为什么同一片天空，星空app有时识别快、有时识别慢。逐项核对：
- 视场：是指画面覆盖的天区范围。视场过窄，星点太少；过宽，星点太密。
- 极限星等：是指当前条件下能看到的最暗星。它随光污染与天气变化。
- 光污染：又称“天空背景亮度”，指人造光抬高了背景亮度，压缩了可见星数。
相关词条：曝光、对焦。它们影响星点是否清晰，但不改变视场本身。 星空app资讯
清单组三：使用方式术语
这一组术语区分“设备状态”与“软件状态”，避免把操作问题误判为识别问题。
- 校准：是指让星空app的方位与真实天空对齐。校准针对方向，不针对星表。
- 对齐：又称“配准”，指把屏幕坐标与天空坐标对应起来。对齐差，识别结果会偏移。
- 手动校正：是指在自动识别不理想时，由用户指定参考星。它不改变星表数据。
若把“校准”当成“识别”，就会在识别失败时反复校准，浪费观测时间。
红旗信号与整改顺序
以下信号说明你的术语理解需要整改。按顺序处理：
- 把候选星当作确认星：先重读“候选星”词条，再核对识别结果。
- 把校准失败当成识别失败：先确认方向对齐，再判断星图识别。
- 把光污染问题归因于星空app：先记录极限星等，再评估视场。
整改顺序建议：先统一术语定义，再检查使用方式，最后才考虑更换工具或调整观测地点。