CN108010092A - 一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法，包括无人机低空数据采集、获取三维点云数据、筛选建筑主体点、种子区域选取、区域生长和点云面片分割、三维重建、建筑物几何模型、太阳辐射模拟和太阳能利用潜力评估步骤。本发明利用低空摄影测量获取城市高密度区的点云数据，通过参数化工具对点云数据进行语义区分和三维重建，获得单体化几何模型，从而在同平台内模拟分析建筑物屋顶和墙面的太阳能利用潜力大小和动态变化情况。

Description

一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估 方法
技术领域
本发明属于太阳能利用潜力评估技术领域，特别是涉及一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法。
背景技术
随着能源危机的日益严重和城市化进程的快速发展，光伏与建筑一体化设计将成为城市发展太阳能的重要趋势。城市高密度区中不同高度的建筑密集分布，太阳辐射分布非常不均匀，尤其是建筑间的互相遮挡对太阳能利用影响很大。测算不同建筑表面可用的太阳辐射量并评估其太阳能利用潜力，对指导城市高密度区分布式光伏能源的安装，提高城市能源效率，优化能源结构有着重要的作用。
传统的太阳能利用潜力评估方法主要依赖于人为主观判断，然而太阳能辐射分布同时取决于时间、气候以及调查区域内建筑的相对空间位置关系。对于城市高密度区复杂多变的调查环境，简单的的考察和主观的推算显得难以应对。对于传统手工测量的方法，其分析效率较低，数据采集和后期处理脱离，难以满足需求。
目前，太阳能利用潜力评估的工作主要围绕机载LiDAR(Light Detection andRanging，激光探测雷达)点云数据进行，且大都处于研究阶段。其处理流程主要是通过原始点云数据生成数字表面模型(DSM)，然后直接在DSM网格上进行阴影计算。然而，DSM具有明显的2.5D特性，不能对建筑立面进行很好的刻画，无法完成立面太阳辐射照度的计算。对于城市高密度区的复杂环境，仍需要对采集数据进行几何建模来确保太阳能利用潜力分析的质量和完整性。同时，LiDAR点云数据处理过程复杂，人工交互量大，获取大范围区域点云数据的成本较高，制作周期长，难以推广应用。
发明内容
本发明为了解决现有的技术问题，提出一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法。
本发明的目的通过以下技术方案实现：一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法，具体包括以下步骤：
步骤1、获取一城市高密度区域低空遥感影像数据，通过影像处理生成三维点云数据；
步骤2、基于所述三维点云数据所携带的信息，将建筑主体点云和非建筑主体点云区分开，得到筛选后的单体化三维点云数据；
步骤3、通过基于曲率和法向量的点云面片分割方法以及柱状模型建立，对单体化三维点云数据进行三维重建，得到单体化的城市高密度区建筑物几何模型；
步骤4、通过对单体化的城市高密度区建筑物几何模型进行计算机模拟，获取太阳辐射在建筑物表面的分布信息，对所述太阳辐射在建筑物表面的分布信息进行数据分析，通过数据分析的结果对该城市高密度区域进行太阳能利用潜力评估。
进一步地，所述的低空遥感影像数据是通过消费级多旋翼无人机和单相机倾斜摄影方法获得的高分辨率遥感影像数据。
进一步地，所述步骤2具体为：在参数化建模工具里通过volvox插件将点云模型中的色彩参数抽离，通过设定RGB值域来选取所需要的点和需要过滤掉的点。
进一步地，所述在参数化建模工具里通过volvox插件将点云模型中的色彩参数抽离，通过设定RGB值域来选取所需要的点和需要过滤掉的点；具体为：
(1)将点云模型P分解为仅含坐标信息的集合PXYZ和仅含颜色信息的集合PRGB；
(2)将PRGB再分解为三个表示R,G,B数值的独立的集合PR，PG，PB；
(3)根据三维点云数据的颜色分布和具体需要筛选物体的颜色，设定PR，PG，PB各自的阈值；
(4)根据PR，PG，PB的交集PR∩G∩B，从点云模型P过滤出需要的点集P0。
进一步地，所述步骤3具体为：通过KNN近邻算法找寻邻域点，为邻域点构建协方差矩阵，利用PCA主成分分析算法估计法向量和曲率来构建种子区域，再利用区域生长算法提取建筑物各面点云面片；构建点集P0与地平面方格之间的映射关系，取其中点云平均高度作为方格高度，得到建筑的柱状模型，对柱状模型进行平面拟合，得到单体化的城市高密度区建筑物几何模型。
本发明与现有技术相比，具有如下优点：
1、本发明充分利用了低空摄影测量技术快速、高效、低成本的获取调查区域内的三维信息的特点，通过消费级无人机和摄影测量软件的结合提供了一种低成本、低空域的城市高密度区数据采集方法。与传统手工测量相比，本发明采用无人机摄影测量技术，避免了人工操作的高耗时低效率，有效促进了数据采集的自动化，规范化。与LiDAR技术相比，本发明采用消费级多旋翼无人机，极大减少了数据的采集成本，具有较大的可操作性。
2、本发明采用基于曲率的点云分割和特征检测方法以及柱状模型重建对建筑物点云进行三维重建，获取建筑物几何模型。避免了传统方法提取建筑轮廓线后，较难确定不同轮廓线之间的拓扑关系的问题，具有较高的重建精度，能很好反映建筑物的几何结构特征。
3、本发明采用点云重建后的单体化建筑物几何模型进行城市高密度区太阳能利用潜力评估，避免了现有技术对于建筑物立面太阳能利用潜力的考虑不足，对于城市高密度区的太阳能利用潜力评估更具有综合性、精确性。
附图说明
图1为本发明基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明利用低空摄影测量获取城市高密度区的点云数据，通过参数化工具对点云数据进行语义区分和三维重建，获得单体化几何模型，从而在同平台内模拟分析建筑物的屋顶和墙面获得的太阳能利用潜力大小和动态变化。
结合图1，本发明提出一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法，具体包括以下步骤：
步骤1、获取一城市高密度区域低空遥感影像数据，通过影像处理生成三维点云数据；所述的低空遥感影像数据是通过消费级多旋翼无人机和单相机倾斜摄影方法获得的高分辨率遥感影像数据。
使用消费级多旋翼无人机通过单相机倾斜摄影测量方法获取实验区域的倾斜摄影测量影像作为实验数据。上述单相机倾斜摄影测量方法为通过无人机搭载的单个高像素云台相机从前、后、左、右、垂直五个方向对地物进行拍摄。无人机航高100m,航向重叠率85％，旁向重叠率85％，相机倾斜角40°。利用Pix4Dmapper软件对采集到的实验区域影像进行初步处理、空三加密和密集匹配，获得实验区域三维点云数据，输出点云格式为.las。输出基面为World Geodetic System 1984，输出坐标体系WGS 84。
步骤2、基于所述三维点云数据所携带的信息，将建筑主体点云和非建筑主体点云区分开，得到筛选后的单体化三维点云数据；所述步骤2具体为：在参数化建模工具里通过volvox插件将点云模型中的色彩参数抽离，通过设定RGB值域来选取所需要的点和需要过滤掉的点。
所述在参数化建模工具grasshopper里通过volvox插件将点云模型中的色彩参数抽离，通过设定RGB值域来选取所需要的点和需要过滤掉的点；具体为：
(1)将点云模型P分解为仅含坐标信息的集合PXYZ和仅含颜色信息的集合PRGB；如果点云模型过大，可以首先通过设定点密度进行稀释；
(2)将PRGB再分解为三个表示R,G,B数值的独立的集合PR，PG，PB；
(3)根据三维点云数据的颜色分布和具体需要筛选物体的颜色，设定PR，PG，PB各自的阈值；
(4)根据PR，PG，PB的交集PR∩G∩B，从点云模型P过滤出需要的点集P0。
通过上述步骤，可以快速的将建筑主体点云和非主体的树木、地面点云等区分开，获得单体化三维点云数据。
步骤3、通过基于曲率和法向量的点云面片分割方法以及柱状模型建立，对单体化三维点云数据进行三维重建，得到单体化的城市高密度区建筑物几何模型；所述步骤3具体为：通过KNN近邻算法找寻邻域点，为邻域点构建协方差矩阵，利用PCA主成分分析算法估计法向量和曲率来构建种子区域，再利用区域生长算法提取建筑物各面点云面片；构建点集P0与地平面方格之间的映射关系，取其中点云平均高度作为方格高度，得到建筑的柱状模型，对柱状模型进行平面拟合，得到单体化的城市高密度区建筑物几何模型。
种子区域选取——对于某一点p，其邻域内所有点构造的协方差矩阵Cov为：
Cov(Pi,Pi)＝E[(Pi-E[Pi]).(Pi-E[Pi])T]
式中，k表示该点邻域内点的数量；Pi表示邻域内的第i个点；表示该点邻域内所有点的重心。利用PCA主成分分析法得到其特征值λ0，λ1，λ2(λ0≤λ1≤λ2)和对应的特征向量V0，V1，V2，把最小的特征值λ0对应的特征向量V0作为该点的法向量。然后再通过计算点的曲率来选取种子区域；点的曲率为：
当σ小于曲率阈值σT时，就可以认为点p的邻域点在一个平面上，选取曲率σ所对应的邻域点作为符合要求的种子区域。
区域生长和点云面片分割——找到符合要求的种子区域后，即可获得初始平面参数。当点Pi到初始平面的距离小于距离阈值时，认为点Pi属于初始平面所在的平面，当没有点再满足到初始平面的距离小于距离阈值时，区域生长完毕，统计符合要求点的个数，并计算生长获得的面片的标准差，当标准差小于设定阈值时，认为面片提取完成，并符合提取要求。根据建筑立面面片与地平面G的交线得到建筑在地面的二维轮廓范围B。
三维重建——任意选择地平面G上一点作为原点，以地平面建立X-Y平面，以垂直地平面且指向建筑点云所在方向为Z方向，建立空间直角坐标系，并计算P0中点云在新坐标系下的坐标。在二维轮廓范围B的区域满铺相同大小方格G＝{g(i,j)丨1≤i≤m,1≤j≤n}，其中m、n是区域内方格行列数。将P0中的点云投影到X-Y平面，可构成点集P0与方格之间存在的映射关系：对所有满足f(p)＝g(i,j)的p，取其中点云平均高度(Z坐标)作为方格高度，若某方格无点云投影在其内，则该方格高度为0。对高度为0的方格，利用其邻近且位于B内部的方格高度进行插值，更新其高度，得到建筑的柱状模型。对柱状模型进行平面拟合，即可得到建筑平整的几何模型。
步骤4、通过对单体化的城市高密度区建筑物几何模型进行计算机模拟，获取太阳辐射在建筑物表面的分布信息，对所述太阳辐射在建筑物表面的分布信息进行数据分析，通过数据分析的结果对该城市高密度区域进行太阳能利用潜力评估。通过基于Grasshopper平台的HoneyBee工具集进行计算机模拟，获得城市高密度区域中太阳辐射在建筑物表面的分布强度、分布界面、分布时段和分布总量等分布信息，对城市高密度区域中太阳能辐射分布信息进行数据分析；根据数据分析结果，提出对城市高密度区域太阳能综合利用的指导和优化建议。
以上对本发明所提供的一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤1、获取一城市高密度区域低空遥感影像数据，通过影像处理生成三维点云数据；
步骤2、基于所述三维点云数据所携带的信息，将建筑主体点云和非建筑主体点云区分开，得到筛选后的单体化三维点云数据；
步骤3、通过基于曲率和法向量的点云面片分割方法以及柱状模型建立，对单体化三维点云数据进行三维重建，得到单体化的城市高密度区建筑物几何模型；
步骤4、通过对单体化的城市高密度区建筑物几何模型进行计算机模拟，获取太阳辐射在建筑物表面的分布信息，对所述太阳辐射在建筑物表面的分布信息进行数据分析，通过数据分析的结果对该城市高密度区域进行太阳能利用潜力评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的低空遥感影像数据是通过消费级多旋翼无人机和单相机倾斜摄影方法获得的高分辨率遥感影像数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤2具体为：在参数化建模工具里通过volvox插件将点云模型中的色彩参数抽离，通过设定RGB值域来选取所需要的点和需要过滤掉的点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述在参数化建模工具里通过volvox插件将点云模型中的色彩参数抽离，通过设定RGB值域来选取所需要的点和需要过滤掉的点；具体为：
(1)将点云模型P分解为仅含坐标信息的集合PXYZ和仅含颜色信息的集合PRGB；
(2)将PRGB再分解为三个表示R,G,B数值的独立的集合PR，PG，PB；
(3)根据三维点云数据的颜色分布和具体需要筛选物体的颜色，设定PR，PG，PB各自的阈值；
(4)根据PR，PG，PB的交集PR∩G∩B，从点云模型P过滤出需要的点集P0。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述步骤3具体为：通过KNN近邻算法找寻邻域点，为邻域点构建协方差矩阵，利用PCA主成分分析算法估计法向量和曲率来构建种子区域，再利用区域生长算法提取建筑物各面点云面片；构建点集P0与地平面方格之间的映射关系，取其中点云平均高度作为方格高度，得到建筑的柱状模型，对柱状模型进行平面拟合，得到单体化的城市高密度区建筑物几何模型。
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