梁福遜,楊必勝,黃榮剛,董 震,李健平
1. 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430079; 2. 武漢大學(xué)時(shí)空數(shù)據(jù)智能獲取技術(shù)與應(yīng)用教育部工程中心,湖北 武漢 430079; 3. 中國(guó)科學(xué)院測(cè)量與地球物理研究所大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430077
太陽能具有清潔、環(huán)保、安全、可再生等特點(diǎn)。在當(dāng)前常規(guī)能源日趨枯竭、環(huán)境日趨惡化的背景下,太陽能技術(shù)的開發(fā)及應(yīng)用具有重大戰(zhàn)略意義[1-2],如何更有效地評(píng)估和利用太陽能,成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。光伏設(shè)備可以將太陽能轉(zhuǎn)化為電能,在建筑物屋頂安裝光伏設(shè)備已經(jīng)成為一種城市太陽能利用的主要方式。然而隨著城市縱向發(fā)展不斷加深,建筑物的屋頂面積將趨于飽和,而立面面積將不斷增加。為了充分利用太陽能資源,有必要對(duì)建筑物立面進(jìn)行精細(xì)的太陽能潛力估計(jì)。
建筑物表面的太陽能分布,受到地理位置、地形因素、建筑自身形態(tài)、大氣條件等多種因素的影響。估計(jì)建筑物的太陽能潛力的方法,首先需要獲取建筑物形態(tài)數(shù)據(jù),然后進(jìn)行可見性分析,再利用太陽輻射模型求解,估計(jì)出一定時(shí)間內(nèi),建筑物表面的太陽能輻照度。
近年來,已有環(huán)境、遙感、能源、建筑等多個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者對(duì)太陽能潛力估計(jì)進(jìn)行了研究[3-9]。總的來說,這些研究所使用的數(shù)據(jù)類型,主要包括影像、數(shù)字表面模型(DSM)、激光點(diǎn)云、建筑三維模型等。研究中所采用的可見性分析方法,則有基于投影的方法、基于天空視場(chǎng)因子(sky view factor)的方法、基于模擬射線的方法等?;谕队暗姆椒ㄟm用于柵格數(shù)據(jù)(影像、DSM)的處理,基于SVF的方法和基于模擬射線的方法則更適用于三維場(chǎng)景。相關(guān)研究所采用的輻射模型主要是經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,不同?jīng)驗(yàn)?zāi)P蛯?duì)不同地域、不同氣象條件的擬合程度各不相同,文獻(xiàn)[10]對(duì)主要的太陽能估計(jì)模型及方法進(jìn)行了總結(jié)和比較。
文獻(xiàn)[4]利用休斯敦市的機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù),提取建筑物區(qū)域,并生成城市的DSM,然后利用改進(jìn)的Shortwave模型,計(jì)算晴空條件下休斯敦市不同時(shí)間尺度的日照時(shí)長(zhǎng)、太陽輻照度。該方法首次將機(jī)載高分辨率LiDAR數(shù)據(jù)用于模擬城市太陽能的時(shí)空變化,是基于2.5維(DSM)的模擬估計(jì)。文獻(xiàn)[5]提出一種方法,從車載激光點(diǎn)云中提取垂直墻面,并進(jìn)行太陽能潛力估計(jì),但只考慮了樹木遮擋等數(shù)據(jù)缺失造成的陰影,而沒有分析周圍建筑的遮擋情況。文獻(xiàn)[6]基于高分遙感數(shù)據(jù)和LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),提出了顧及樹木遮擋的建筑物太陽能潛力評(píng)價(jià)方法,文中采用的建筑物模型比較簡(jiǎn)單,忽略了立面的細(xì)節(jié)信息。文獻(xiàn)[7]使用直線元素表達(dá)立面,將太陽能潛力估計(jì)擴(kuò)展到建筑物立面上,也忽略了立面的細(xì)節(jié)信息。文獻(xiàn)[8]利用三角網(wǎng)模型表示建筑物立面結(jié)構(gòu),并估計(jì)其太陽能潛力,該方法顧及了周圍建筑物反射的太陽能的影響,但其立面模型仍比較簡(jiǎn)單。文獻(xiàn)[9]利用隱藏點(diǎn)去除(hidden point removal)算法作可見性分析,引入了額外的誤差,但其直接基于地面激光點(diǎn)云估計(jì)建筑物屋頂?shù)奶柲軡摿?,為基于點(diǎn)云的太陽能潛力估計(jì)提供了新思路。
可以看出,基于影像和DSM的方法[4]更適用于較大范圍的研究,難以用于建筑物立面上的太陽能潛力估計(jì);基于模型的方法[6-8]采用的模型立面結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單,估計(jì)的結(jié)果精度不高,需要考慮進(jìn)一步利用精細(xì)建筑物模型如[11];基于地面或車載點(diǎn)云的方法[5,9]能夠較好保持建筑物立面的真實(shí)細(xì)節(jié),但對(duì)周圍環(huán)境的考慮有限。
針對(duì)單一數(shù)據(jù)的局限性,文獻(xiàn)[12]提出廣義點(diǎn)云理論模型,指出對(duì)多源多平臺(tái)空間數(shù)據(jù),通過清洗、配準(zhǔn)與集成,可建立以點(diǎn)云為基礎(chǔ),基準(zhǔn)統(tǒng)一,且數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)、功能為一體的復(fù)合模型。因此,本文利用地面激光點(diǎn)云與無人機(jī)影像,提出一種基于多源點(diǎn)云的方法,用于建筑物立面的太陽能潛力估計(jì),能夠既保留建筑物立面細(xì)節(jié)信息,同時(shí)顧及周圍建筑的遮擋,為相關(guān)的應(yīng)用分析提供支持。
本文選擇以地面激光點(diǎn)云采集建筑物立面信息,以機(jī)載影像采集建筑物周圍環(huán)境信息,基于廣義點(diǎn)云模型,對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行處理融合,得到立面點(diǎn)云及周圍建筑模型。然后利用基于射線法的可視性分析,采用簡(jiǎn)化的太陽輻射模型,對(duì)建筑物立面的太陽能潛力進(jìn)行估計(jì),并結(jié)合具體應(yīng)用對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。方法流程,如圖1所示。
圖1 本文方法流程Fig.1 Workflow
機(jī)載數(shù)據(jù)與地面數(shù)據(jù)之間數(shù)據(jù)類型不同,且存在視角差異,重疊區(qū)域少,特征對(duì)應(yīng)不明顯,為數(shù)據(jù)融合帶來挑戰(zhàn)。本文在已有工作的基礎(chǔ)上[13-16],結(jié)合攝影測(cè)量的密集點(diǎn)云生成方法,實(shí)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)的融合。該方法首先將機(jī)載影像轉(zhuǎn)換成密集點(diǎn)云,然后分別對(duì)機(jī)載點(diǎn)云和地面點(diǎn)云提取建筑物,再以建筑物輪廓作為公共特征,將兩種點(diǎn)云進(jìn)行融合。
一方面,對(duì)于機(jī)載影像,根據(jù)文獻(xiàn)[17]通過密集匹配得到點(diǎn)云,即首先運(yùn)用SIFT算法進(jìn)行特征提取,通過特征點(diǎn)匹配關(guān)系,利用基于運(yùn)動(dòng)的結(jié)構(gòu)恢復(fù)算法SfM對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行光束法平差,最終采用多視密集匹配方法PMVS,得到密集點(diǎn)云。
機(jī)載影像生成的密集匹配點(diǎn)云,利用文獻(xiàn)[13]中提出的方法,首先根據(jù)建筑物在點(diǎn)云中的幾何特征建立Gibbs能量模型,然后利用模擬退火算法優(yōu)化求解,最后利用精細(xì)處理移除錯(cuò)誤提取的點(diǎn),合并相鄰目標(biāo),實(shí)現(xiàn)建筑物目標(biāo)的提取。然后,利用Sketchup軟件[18],將提取的建筑物生成建筑物模型,以便于后續(xù)計(jì)算[19]。
另一方面,地面激光點(diǎn)云場(chǎng)景復(fù)雜,包含多類地物目標(biāo),本文首先采用文獻(xiàn)[14]所提出的方法完成地面激光點(diǎn)云的自動(dòng)配準(zhǔn)。該方法首先通過切片法提取場(chǎng)景中的垂直線(墻面邊緣)及桿狀物(樹),將其與地面的交點(diǎn)作為語義特征點(diǎn);然后利用特征點(diǎn)組成特征三角形,通過特征三角形的匹配實(shí)現(xiàn)粗匹配,用ICP算法完成精匹配[20];再利用窮舉的兩兩配準(zhǔn)結(jié)果建立最小生成樹,從而確定多站激光點(diǎn)云的配準(zhǔn)。
配準(zhǔn)后的地面激光點(diǎn)云,利用文獻(xiàn)[15]中提出的方法,首先計(jì)算掃描點(diǎn)的局部幾何特征(法向量、主方向、維數(shù)特征),基于“維數(shù)特征”對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行粗分類,并設(shè)置相應(yīng)的生長(zhǎng)準(zhǔn)則對(duì)不同類別的掃描數(shù)據(jù)分別分割,最后綜合建筑物立面的語義知識(shí)對(duì)建筑物立面區(qū)域進(jìn)行精確提取。立面點(diǎn)云同時(shí)用于后續(xù)的太陽能估計(jì)。
最后,本文采用文獻(xiàn)[16]所提出的方法,從已獲取的建筑物輪廓中尋找潛在的匹配對(duì),并使用拉普拉斯矩陣描述其對(duì)應(yīng)關(guān)系,求解出粗配準(zhǔn)轉(zhuǎn)換矩陣,實(shí)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)的融合。結(jié)果如圖2所示。
建筑物的太陽能潛力估計(jì),主要包括日照時(shí)長(zhǎng)與太陽輻照度估計(jì)兩方面。其中,日照時(shí)長(zhǎng)用于描述在一個(gè)時(shí)期內(nèi),建筑物表面受太陽光照射時(shí)間的長(zhǎng)短,太陽輻照度則用于反映建筑物表面接收到的太陽能的多少。日照時(shí)長(zhǎng)估計(jì)是太陽輻射量估計(jì)的前提。
圖2 多源點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合示意圖Fig.2 Illustration of multisource point cloud fusion
1.2.1 基于射線法的日照時(shí)長(zhǎng)估計(jì)
如圖3(a)所示,某一時(shí)刻的太陽光線由一束平行射線表示,P1、P2、P3為立面上不同位置的3點(diǎn),其中P1與P2在不同立面的相似位置,P2與P3在同一立面的不同位置。在T1時(shí)刻,P1受太陽光照射,而P2受周圍建筑遮擋;在T2時(shí)刻,太陽高度角升高后,P2也受太陽光照射,而P3因?yàn)橄鄬?duì)位置更低而仍被遮擋。
某一點(diǎn)在給定時(shí)刻是否受太陽光照射,由太陽位置、該點(diǎn)位置及其周圍環(huán)境3個(gè)因素共同決定。指定時(shí)刻的太陽位置由方向角及太陽高度角描述,可以通過美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室(National Renewable Energy Laboratory,NREL)開發(fā)的SOLPOS系統(tǒng)準(zhǔn)確得到[21];立面各點(diǎn)位置坐標(biāo)已存儲(chǔ)于點(diǎn)云數(shù)據(jù)中;建筑物周圍環(huán)境通過前文所述的模型表達(dá)。因此,利用廣義點(diǎn)云數(shù)據(jù),本文實(shí)現(xiàn)一種基于射線法的日照時(shí)長(zhǎng)估計(jì)。
如圖3(b),首先計(jì)算該時(shí)刻的太陽位置參數(shù)。然后,構(gòu)建一條射線R,從立面點(diǎn)P出發(fā),指向太陽。同時(shí),周圍的建筑物可視為一系列三角面。遮擋問題可轉(zhuǎn)化為檢查射線是否與三角面相交,即判斷線面的交點(diǎn)是否既在射線上又在三角面內(nèi)。圖中,P點(diǎn)在R1時(shí)刻被遮擋,而在R2時(shí)刻受陽光照射。用函數(shù)vis(p,t)來描述檢查結(jié)果
(1)
則每個(gè)點(diǎn)在一天內(nèi)的日照時(shí)長(zhǎng)可以表示為
(2)
式中,日出時(shí)間、日落時(shí)間由SOLPOS給出。
圖3 射線法日照時(shí)長(zhǎng)估計(jì)Fig.3 Ray-based sunlight assessment
1.2.2 地表太陽輻射簡(jiǎn)化模型
文獻(xiàn)[10]對(duì)用于傾斜面的太陽輻射模型進(jìn)行了詳細(xì)的總結(jié),該文所提模型適用于一般的傾斜面,但所需的輸入?yún)?shù)較多。本文針對(duì)立面場(chǎng)景,對(duì)文獻(xiàn)[19]的模型做簡(jiǎn)化,以便于計(jì)算和應(yīng)用。
太陽總輻射通量GTh由直接輻射BTh、散射輻射DTh、反射輻射RTh3部分組成
GTh=BTh+DTh+RTh
(3)
直接輻射是太陽輻射的最主要部分,受環(huán)境遮擋的點(diǎn)接收不到直接輻射,因此將上文得到的vis(p,t)用于直接輻射的計(jì)算。散射與反射輻射量相對(duì)較小,本文采用各項(xiàng)同性模型簡(jiǎn)化其計(jì)算。給定θ為建筑物表面與太陽光線夾角,S為斜面坡度角,ρ為地表反射率,α為表面傾斜角,式(3)可寫為
GTh=Bhcosθvis(p,t)/sinα+
Dh(1+cosS)/2+Ghρ(1-cosS)/2
(4)
式中,Gh=Bh+Dh,地表反射率可取0.2,對(duì)于立面結(jié)構(gòu),S為90°,故上式改寫為
GTh=[cosθvis(p,t)/sinα+0.1]Bh+0.6Dh
(5)
式中,Bh、Dh可由文獻(xiàn)[22]導(dǎo)出。簡(jiǎn)化后的太陽輻射模型,所需的輸入信息只有太陽位置、時(shí)間、立面法向量,更適用于本文的計(jì)算場(chǎng)景。
為驗(yàn)證方法的有效性,本文選取不同形狀、不同朝向的兩棟建筑進(jìn)行試驗(yàn)。建筑物A為一棟U型宿舍樓,建筑物B為一棟L型商業(yè)樓。地面點(diǎn)云是通過RIEGL-VZ400掃描儀獲取的,各立面主要參數(shù)見表1。機(jī)載影像使用搭載在UAV上的索尼RX1相機(jī),在300 m飛行高度下采集。
表1 地面激光掃描參數(shù)
圖4為建筑物A的數(shù)據(jù),其中圖4(a)為機(jī)載影像;圖4(b)為高程賦色的密集點(diǎn)云;圖4(c)為Sketchup生成的周圍建筑物模型,紅色部分為建筑物A,可以看出,其遮擋主要來自東面及南面的相鄰建筑物;圖4(d)為地面激光點(diǎn)云;圖4(e)為多站配準(zhǔn)效果,每種顏色表示一站點(diǎn)云;圖4(f)為提取的建筑物A的立面點(diǎn)云,包括A1、A2、A3、A4、A5等立面;圖4(g)為點(diǎn)云與模型嵌套的結(jié)果。
圖5為建筑物B的數(shù)據(jù),其中圖5(a)為周圍建筑物模型,其遮擋主要來自東面的相鄰建筑;圖5(b)為提取的建筑物B的立面點(diǎn)云,包括B1、B2等立面;圖5(c)為點(diǎn)云與模型嵌套的結(jié)果。
2.3.1 立面日照時(shí)長(zhǎng)
圖6是在晴空條件下,各個(gè)立面的年日照時(shí)長(zhǎng)分布及四季日照時(shí)長(zhǎng)分布,時(shí)間選取為2001年,圖6中每點(diǎn)顏色表示其日照時(shí)長(zhǎng)的多少,以灰色的建筑物模型作為背景。為便于比較,4個(gè)季度的色帶均進(jìn)行了統(tǒng)一,以0為最小值,以單季最大日照時(shí)長(zhǎng)(夏季,1259 h)為最大值。
圖4 建筑物A數(shù)據(jù)Fig.4 Data of building A
圖5 建筑物B數(shù)據(jù)Fig.5 Data of building B
從結(jié)果中可以看出,兩棟建筑物的立面,最大日照時(shí)長(zhǎng)都在夏季,最小日照時(shí)長(zhǎng)在冬季,與預(yù)期相符。春秋兩季的日照時(shí)長(zhǎng)分布則比較接近,因?yàn)樘栁恢迷谶@兩個(gè)季節(jié)中比較相似。另一方面,由周圍建筑物及自身形態(tài)導(dǎo)致的遮擋,在秋冬兩季的影響更為明顯(立面A1、A2、B2等),這是因?yàn)樵谶@兩個(gè)季節(jié)中,太陽高度角更小。此外,建筑物B朝南向的彎弧處立面比相鄰的東南向和西南向的立面日照時(shí)長(zhǎng)更大,表明朝南向的立面有最長(zhǎng)的日照時(shí)間。
計(jì)算結(jié)果表明,基于射線法的日照時(shí)長(zhǎng)估計(jì),能夠較準(zhǔn)確的模擬太陽日照的真實(shí)情況,可以用于太陽能潛力的估計(jì)。
2.3.2 立面太陽輻照度
圖7是晴空條件下,各立面的年太陽輻照度分布及四季輻照度分布,時(shí)間為2001年,其中每點(diǎn)顏色表示其太陽輻照度的多少,仍以灰色的建筑物模型作為背景,建筑物B中非立面點(diǎn)以強(qiáng)度顯示。類似地,4個(gè)季度的色帶也進(jìn)行了統(tǒng)一。
結(jié)果表明,太陽輻照度的分布與日照時(shí)長(zhǎng)分布呈現(xiàn)不同的規(guī)律。太陽輻照度的大小,受到入射角大小的影響:在春夏兩季,太陽高度角比較大,對(duì)于立面的入射角也就更大,導(dǎo)致其輻照度反而更小;相反在秋冬兩季,太陽高度角較低,照射到立面的光線更接近垂直,立面獲得的太陽輻照度也更大。因此在春夏兩季,盡管朝南向的立面(A1、A4)比朝東向立面(A2、A3等)有更長(zhǎng)的日照時(shí)間,但是太陽輻照度卻相對(duì)更少;建筑物B中,朝東南向的立面與西南朝向的立面也有類情況。但全年范圍來看,仍是朝南向立面所接收的太陽輻照度更高。
圖6 建筑物立面日照時(shí)長(zhǎng)/hFig.6 Sunlight duration on fa?ade/h
圖7 建筑物立面太陽輻照度/(kWh/m2)Fig.7 Solar irradiation on fa?ade/(kWh/m2)
窗戶是城區(qū)建筑物立面上的重要組件,也是安裝光伏設(shè)備的較理想位置,但已有研究中,主要關(guān)注建筑屋頂?shù)奶柲芊植记闆r,與窗戶的太陽輻照度估計(jì)相關(guān)的工作還較少。另一方面,基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化窗戶提取[23-24]。基于多源點(diǎn)云的太陽能估計(jì)方法,可以更充分地利用這些成果。文獻(xiàn)[21]中基于點(diǎn)云密度和深度信息,利用小波分解提取立面點(diǎn)云中的窗戶信息。本文結(jié)合該方法的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)立面上窗戶的太陽能潛力估計(jì)。
2.4.1 窗戶日照時(shí)長(zhǎng)
針對(duì)所選試驗(yàn)數(shù)據(jù),本文結(jié)合文獻(xiàn)[21]中的立面點(diǎn)云窗戶提取結(jié)果,取2001年1月20日(大寒日)為參考日,對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行建筑日照分析。
圖8(a)、(b)是建筑物A、B在參考日的有效日照時(shí)間帶內(nèi)(8—16時(shí))的日照時(shí)長(zhǎng)分布,模擬的采樣時(shí)間間距為1 min。圖8(c)、(d)為根據(jù)上述結(jié)果以2 h為間隔繪制的等時(shí)線圖。
圖8 建筑物在參考日的日照時(shí)數(shù)Fig.8 Sunlight duration on reference day
利用等時(shí)線圖,以及窗戶提取結(jié)果,可以判斷建筑物是否滿足日照標(biāo)準(zhǔn)的要求。我國(guó)《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范》(GB 50180—93)[25]中對(duì)于住宅建筑日照標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,對(duì)于住宅建筑,在指定參考日的模擬條件下,每戶應(yīng)有至少一個(gè)房間的日照時(shí)數(shù)大于等于2 h,若為宿舍,則應(yīng)有不少于一半的房間,滿足該條件。
如圖8(e)、(f)所示,立面A5上共有63扇窗戶,其中日照時(shí)大小于2 h的有18扇,不足半數(shù),滿足相關(guān)規(guī)定的要求;立面B2的所有窗戶,其日照時(shí)長(zhǎng)均大于2 h,因此若計(jì)劃將其改為住宅,則其在日照標(biāo)準(zhǔn)上能夠滿足相關(guān)要求。
試驗(yàn)結(jié)果表明,采用本文方法進(jìn)行建筑物日照標(biāo)準(zhǔn)的檢驗(yàn),能快速、自動(dòng)地完成任務(wù),避免了傳統(tǒng)的手動(dòng)建模流程,有助于提高實(shí)際作業(yè)效率。
2.4.2 窗戶太陽輻照度
圖9為建筑物B在參考日當(dāng)天從日出到日落的太陽輻照度分布,選取立面B2上不同位置的3個(gè)窗戶W1、W2、W3,窗戶長(zhǎng)寬均為1.8×1.7 m,按照其位置進(jìn)行0.1 m間隔采樣,以得到的虛擬點(diǎn)進(jìn)行太陽能潛力估計(jì)。各窗單日太陽輻照度分布如圖9所示。圖9(a)為立面總輻照度分布。圖9(b)為所選窗戶的總輻照度,W1、W2、W3當(dāng)天接收的太陽能分別為13.8 kWh,12.7 kWh,7.9 kWh。圖9(c)顯示了各窗戶的太陽總輻照度及各分量隨時(shí)間的變化趨勢(shì),各窗戶間的差異,反映出陰影遮擋對(duì)窗戶接收的太陽輻照度的影響。
圖9 窗戶太陽能潛力分析Fig.9 Solar potential on windows
本文結(jié)合廣義點(diǎn)云模型理論,對(duì)地面激光點(diǎn)云和機(jī)載影像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,基于射線法和適用于立面的簡(jiǎn)化太陽輻射模型,進(jìn)行建筑物立面的太陽能潛力估計(jì)。
試驗(yàn)結(jié)果表明,建筑物立面的日照時(shí)長(zhǎng)主要與朝向相關(guān);不同季節(jié)太陽高度角的變化,對(duì)太陽輻照度的影響十分顯著;在立面安裝光伏設(shè)備時(shí),需要綜合考慮。同時(shí),本文方法能夠有效地用于估計(jì)建筑物立面的太陽能潛力,既保持建筑物立面的細(xì)節(jié),也準(zhǔn)確體現(xiàn)周圍環(huán)境的影響。結(jié)合點(diǎn)云數(shù)據(jù)的提取、分類,本文提出的方法還可用于窗戶級(jí)別的太陽能潛力估計(jì),以服務(wù)于生產(chǎn)建設(shè)中的具體應(yīng)用,如建筑日照標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn),窗戶光伏設(shè)備安置等。
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