一種建筑物尺度的太陽能快速估算方法
【專利摘要】本發明公布了一種建筑物尺度的太陽能快速估算方法，該方法通過綜合利用LiDAR與高分辨率遙感影像數據，針對城市建筑物和樹木等目標進行三維數字表面建模；通過模擬分析大氣對到達地面的太陽直射輻射衰減和城市目標對包括屋頂與墻面的建筑物表面實際所能獲得的太陽直射輻射能的遮擋影響，獲取城市建筑物的屋頂與墻面獲得的太陽能的大小與動態變化的估算值。該方法適用于城市區域建筑物尺度的太陽能資源利用的具體應用，如能源資源的優化配置、太陽光伏設備的安裝和綠色環保建筑設計等應用。
【專利說明】一種建筑物尺度的太陽能快速估算方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及新能源及節能技術，具體涉及一種基于遙感和三維空間分析技術的建筑物尺度的太陽能估算方法，該方法可快速便捷地預測城市建筑物的屋頂與墻面獲得的太陽輻射能的大小與動態變化，能夠運用到城市太陽能的開發利用和綠色建筑設計等應用中。
【背景技術】
[0002]工業革命以來，世界能源消費劇增，煤炭、石油、天然氣等化石能源資源消耗迅速，生態環境不斷惡化，特別是溫室氣體排放導致日益嚴峻的全球氣候變化，人類社會的可持續發展受到嚴重威脅。減少化石燃料的使用，發展可再生能源與新能源以保證能源穩定，已得到了許多國家和國際組織的認同與支持。我國正處于工業化、城鎮化、信息化和農業現代化快速發展的時期，人口、資源、環境的壓力日益凸顯。
[0003]太陽能的廣泛利用將提高一個國家的能源安全，促進可持續發展，減少環境污染，降低化石能源的價格。中國的太陽能光伏產業在“金太陽工程”、“太陽能屋頂計劃”等國家財政支持計劃及世界太陽能光伏市場的有力拉動下迅速發展。太陽輻射能通常是光和熱的形式，可通過太陽能板轉換為電能。目前，主要有三種主要的太陽能利用形式:被動式太陽能利用設計，太陽能水熱利用以及光伏發電系統。有研究表明，加拿大安大略省(Ontario) 30%的用電需求可被太陽能板所滿足。
[0004]弄清太陽輻射時空分布情況及其利用方式對于認識城市能量的再分配具有非常重要的意義。建筑的能量平衡與外界太陽輻射、溫度、濕度、風速等環境因子密切相關，而外部環境因子往往會變化。到達建筑物墻面的太陽輻射不僅會隨季節、晝夜發生規律性變化，更會受云、大氣影響而變動，還與建筑物彼此之間的空間關系有關。因此，太陽輻射會受建筑物空間格局的影響，進行再分配。
[0005]除了大氣條件顯著影響到達某區域地面的太陽輻射能大小，城市區域的建筑物和高大的樹木也會遮擋太陽輻射，產生陰影，這些陰影將減少周圍建筑物實際可獲得的太陽輻射能，而且當光伏轉換設備受到局部陰影的影響時，光伏陣列的PV特性曲線會呈現多峰特性，使光伏陣列的輸出效率降低。因此，在城市環境下，相比于全球尺度、區域尺度的太陽能資源估算，具體評價建筑物可獲得的太陽能更具有實際價值。太陽能資源潛力的預測結果可以輔助房屋所有者考慮自己房屋具體的地點、面積、朝向，權衡太陽能設備安裝的可行性、必要性，從而有效地推廣太陽能設備的安裝與使用。我國人均土地資源緊張、城市必須緊湊發展的情況下，將太陽能利用作為一個重要因素，盡早納入城市規劃和城市功能區設計過程，與其它問題一同整合研究，有助于城市規劃設計與政策制定實施。
[0006]國內外建筑物尺度的太陽能研究多從二維平面角度估算屋頂的太陽輻射能，并沒有估算建筑所有墻面可利用的太陽能；且往往忽略建筑物之間的相互遮擋產生的陰影對太陽能資源潛力的影響。現有基于二維柵格數據分析太陽輻射的模型只能得到屋頂的太陽輻射數據，無法得到墻面的結果。隨著對地觀測與地理信息系統(GIS)技術的飛速發展，運用遙感反演與三維分析方法進行建筑物尺度的太陽能分析成為可能。目前運用GIS在建筑光照方面的研究，主要是基于虛擬現實的建筑物日照陰影三維可視化，例如ESRI公司的ArcGIS、Google公司的SketchUp,盡管有著不錯的建筑物陰影三維顯示功能,但該功能沒有與實際的太陽輻射結合以進一步分析，更無法提供建筑物各個墻面可利用的太陽輻射的相關數據。
[0007]除了上述問題，在現有的類似研究中，城市目標(包括建筑物和樹木)的三維數字建模是一大瓶頸，且現有技術無法滿足城市整體規劃及個人實用的需求。國內的研究主要是在區域尺度依靠氣候模型和氣象站點觀測數據進行太陽輻射參數的估算，無法得到空間連續的太陽能數據。
【發明內容】
[0008]為了解決現有技術中僅能估算屋頂的太陽能且沒有考慮建筑物遮擋因素的不足，本發明提供一種建筑物尺度的太陽直射輻射能的快速估算方法，通過綜合利用激光雷達(Light Detection And Ranging, LiDAR)與高分辨率遙感影像數據,針對城市建筑物和樹木等目標進行精確、較高自動化的三維數字表面建模；通過充分考慮太陽輻射的傳輸過程，準確表示出大氣對到達地面的太陽直射輻射衰減和城市目標因遮擋對包括屋頂與墻面的建筑物表面實際所能獲得的太陽直射輻射能的影響；通過高時間分辨率的氣象衛星遙感反演與GIS三維分析等方法，建立城市建筑物尺度高時間、高空間分辨率的太陽能估算模型與方法，從而獲取城市建筑物的屋頂與墻面獲得的太陽輻射能的大小與動態變化的估算值。該方法適用于城市區域建筑物尺度的太陽能資源利用的具體應用，如能源資源的優化配置、太陽光伏設備的安裝和綠色環保建筑設計等應用。
[0009]本發明的技術方案是:
[0010]一種建筑物尺度的太陽直射輻射能快速估算方法，該方法通過綜合利用多平臺多傳感器遙感數據，通過對建筑物和樹木建立三維數字模型、高時間分辨率氣象衛星遙感反演與GIS三維分析的方法，獲得建筑物尺度的太陽直射輻射的估算值，從而預測建筑物的屋頂與墻面獲得的太陽能的大小與動態變化，包括如下步驟:
[0011]I)獲取一區域的機載LiDAR數據和高空間分辨率遙感影像數據；
[0012]2)對機載LiDAR數據進行預處理，通過泊松表面重建法，構建植被冠層的幾何模型，獲得樹木冠層三維數字模型；
[0013]本發明將泊松表面重建法運用到樹冠模型的構建中，泊松表面重建法結合了全局擬合和局部擬合的優勢，從而產生一個稀疏的良態系統，可較好的保留樹木的形態信息，對樹木細節變化描述較為理想。
[0014]3)通過機載LiDAR數據提取歸一化數字表面模型(normalized Digital SurfaceModel, nDSM)，以表示建筑物的頂面起伏；通過機載LiDAR數據結合高空間分辨率遙感影像數據來獲得建筑物的頂面關鍵點信息，再通過虛擬網格表示建筑物的墻面，從而生成建筑物三維數字表面模型；
[0015]4)獲取高時間分辨率氣象衛星數據，通過基于多平臺多傳感器遙感數據的地面逐時太陽法向直射福照度(Direct normal irradiance,DNI)的反演方法,得到地表逐時太陽輻照度參數；[0016]5)利用樹木冠層三維模型和建筑物三維數字表面模型，以區域地表逐時太陽輻照度參數作為輸入，通過光線投射法模擬分析建筑物和樹木對太陽直射光線的遮擋和削弱，得到每個建筑物表面獲得的逐時太陽輻射功率；
[0017]6)將建筑物表面獲得的逐時太陽輻射功率在時間上和空間上進行累計，得到該建筑物墻面一日所能獲得的太陽輻射能。
[0018]上述建筑物尺度的太陽能快速估算方法中，進一步地:
[0019]步驟I)中的高空間分辨率遙感影像數據為分辨率在亞米級分辨率的遙感影像數據。
[0020]步驟2)中通過對機載LiDAR數據進行預處理之后，還需從機載LiDAR數據中分離出植被點云數據，并進行單棵樹木數據分割，再通過泊松表面重建法獲得樹木冠層三維數字模型。
[0021]在本發明一實施例中，步驟3)通過結合無人機LiDAR(UAV-LiDAR)點云數據和QuickBird高分遙感影像數據來構建城市建筑物三維數字表面模型。包括:采用從QuickBird高分遙感影像中提取感興趣建筑物的特征點；從LiDAR數據提取nDSM具體為:通過對非地面點的LiDAR數據插值可以得到城市區域的數字表面模型(Digital surfacemodel,DSM),而對地面LiDAR數據插值可以生成數字高程模型(Digital elevation model,DEM)，進而通過DSM與DEM求差得到nDSM。
[0022]本發明中，鑒于單獨用LiDAR數據構建城市模型的困難，因此考慮結合LiDAR和高分辨率遙感影像進行建模，以實現多源信息的綜合利用。然而，由于LiDAR數據和高分辨率的遙感數據成像機理不同，導致二者的控制點探測、特征提取、數據組織結構等方面存在差異，因此高精度配準是多源數據利用首要解決的問題，該方法具體包括如下過程:
[0023]首先，利用LiDAR數據和高分辨率影像中的空間特征信息和強度互信息，建立配準變換模型，將二者統一到相同的坐標系中。用到的空間特征包括拐點、線、面，本發明選擇建立在隨機事件統計理論的基礎上的互信息方法來進行配準，互信息用來度量兩個隨機變量的統計依賴性或者一個變量包含另一個變量的信息量，在形式上可理解為在確定了其中的一個變量后另一個變量的熵值保留。根據互信息，可以來判定相關性:
[0024]
【權利要求】
1.一種建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，所述方法綜合利用多平臺多傳感器遙感數據，通過對建筑物與樹木建立三維數字模型和高時間分辨率氣象衛星遙感反演與GIS三維分析，獲得建筑物尺度的太陽直射輻射能的估算值，從而預測建筑物的屋頂與墻面獲得的太陽能的大小與動態變化，包括如下步驟: 1.1)獲取一區域的機載LiDAR數據和高空間分辨率遙感影像數據； 1.2)對機載LiDAR數據進行預處理，通過泊松表面重建法，構建植被冠層的幾何模型，獲得樹木冠層三維數字模型； 1.3)通過機載LiDAR數據提取歸一化數字表面模型以表示建筑物的頂面起伏，通過機載LiDAR數據結合高空間分辨率遙感影像數據來獲得建筑物的頂面關鍵點信息，再通過虛擬網格表示建筑物的墻面，從而生成建筑物三維數字表面模型； 1.4)獲取高時間分辨率氣象衛星數據，通過基于多平臺多傳感器遙感數據的地面逐時太陽法向直射輻照度的反演方法，得到地表逐時太陽輻照度參數； 1.5)利用樹木冠層三維模型和建筑物三維數字表面模型，以區域地表逐時太陽輻照度參數作為輸入，通過光線投射法模擬分析建筑物和樹木對太陽直射光線的遮擋和削弱，得到每個建筑物表面獲得的逐時太陽輻射功率； 1.6)將建筑物表面獲得的逐時太陽輻射功率在時間上和空間上進行累計，得到該建筑物墻面一日所能獲得的太陽能。
2.如權利要求1所述建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.1)所述高空間分辨率遙感影像數據為分辨率在亞米級分辨率的遙感影像數據。
3.如權利要求1所述建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.2)中通過對機載LiDAR數據進行預處理之后，還需從機載LiDAR數據中分離出植被點云數據，并進行單棵樹木數據分割，再通過泊松表面重建法獲得樹木冠層三維數字模型。
4.如權利要求1所述建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.3)從機載LiDAR數據提取歸一化數字表面模型具體為:通過對無人機LiDAR數據中的非地面點數據插值得到城市區域的數字表面模型，對無人機LiDAR數據中的地面數據插值生成數字高程模型，再通過數字表面模型與數字高程模型求差，從而獲得歸一化數字表面模型。
5.如權利要求1所述建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.3)所述機載LiDAR數據結合高空間分辨率遙感影像數據來獲得建筑物的頂面關鍵點信息是先通過互信息方法建立配準變換模型來進行配準，運用濾波方法對機載LiDAR數據進行濾波，再通過隨機森林分類方法對機載LiDAR數據和高空間分辨率遙感影像進行計算機分類，由此識別建筑屋頂與街道路面，從而獲得建筑物的頂面關鍵點信息。
6.如權利要求1所述建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.3)所述機載LiDAR數據為無人機LiDAR點云數據，高空間分辨率遙感影像數據為QuickBird高分遙感影像數據。
7.如權利要求1所述建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.4)所述高時間分辨率的氣象衛星數據為我國的FY-2D和FY-3A衛星上搭載的傳感器數據。
8.如權利要求1所述建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.4)所述基于多平臺多傳感器遙感數據的地面逐時太陽法向直射輻照度的反演方法具體是通過對晴天模型進行修正，將晴天模型擴展為全天候反演模型，包括如下步驟:. 8.1)在晴天模型中加入云的影響系數，對模型進行修正； . 8.2)將MODIS與FY-3A的氣溶膠數據進行融合作為所述模型的輸入，使得可反演高亮度區域。
9.如權利要求1所述建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.5)所述光線投射法具體為:先獲得一日內隨時刻變化的真實太陽時角和光線向量，再通過建筑物孔隙度和樹冠孔隙度計算獲得建筑物和樹木對太陽直射光線的遮擋面積，由此模擬分析建筑物和樹木對太陽直射光線的遮擋和削弱。
10.如權利要求1所述 建筑物尺度的太陽能快速估算方法，其特征是，步驟1.6)所述建筑物墻面一日所能獲得的太陽直射輻射能的時空分布是通過不規則三角網方法對建筑物的墻面和屋頂進行網格化來表示的。
【文檔編號】G06F19/00GK103942420SQ201410138304
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月8日 優先權日:2014年4月8日
【發明者】張顯峰, 呂揚, 劉羽, 潘述鈴 申請人:北京大學