JP5181379B1 - 発電ポテンシャル評価装置、及び発電ポテンシャル評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】市区町村など広範囲にある大量の建物に対して容易に屋根の発電ポテンシャルを評価するとともに、ソーラーパネルが設置されていない屋根のみを抽出して効率的に評価する発電ポテンシャル評価装置、及び発電ポテンシャル評価プログラムを提供する。
【解決手段】表層モデル記憶手段、外形線記憶手段、建物モデル抽出手段、屋根面モデル抽出手段、地形画像記憶手段、テンプレート記憶手段、発電装置抽出手段、屋根面モデル選別手段、形状演算手段、及びポテンシャル評価手段を備える。
【選択図】図４

Description

本願発明は、太陽光発電のポテンシャルを評価する技術に関するものであり、より具体的には、建物屋根の発電ポテンシャルを評価する発電ポテンシャル評価装置、及び発電ポテンシャル評価プログラムに関するものである。

近年、地球温暖化による環境破壊が進み、地球環境の保全が世界的かつ喫緊の課題となっている。１９９７年には京都議定書が締結され、温室効果ガスの削減目標を定めるなど、多くの国が積極的にこの問題に取り組んでいる。

我が国でも、官民を挙げて温室効果ガスの削減対策が実施されてきた。そのひとつが原子力発電である。その発電力もさることながら、いわゆる化石エネルギーによる発電に比べ極めて温室効果ガスの排出量が少ないことから、従前の発電方式から原子力による発電への転換が図られてきた。

一方、我が国は地震が頻発する国として知られ、近年では、東北地方太平洋沖地震をはじめ、兵庫県南部地震、新潟県中越地震など大きな地震が発生し、そのたびに甚大な被害を被ってきた。特に今般の東日本大震災では、津波によって計り知れない被害を受けたうえ、さらに福島原子力発電所の原子炉が破損したことによって放射性物質が大量に漏れ出すという事故も発生した。これに伴い原子力発電所の周辺が警戒区域になるなど、原子力発電に対する国民の不安が高まった。

そこで、原子力エネルギーへの過度な依存から脱却し、安全なエネルギーの積極的な利用が期待されている。安全なエネルギーとして最も注目されているのが再生可能エネルギーであり、その代表的なものが太陽光である。

昨今、民間企業によって１ＭＷ級の太陽光発電設備（メガソーラー発電所）が設置されるなど、産業界における取組はすでに進んでいる。また、多くの家屋や商用施設、あるいは公共施設（以下、これらを総称して「建物」という。）で太陽光発電設備（いわゆるソーラーパネル）の設置が広がっており、太陽光発電はまさに身近な発電手段へと変貌しつつある。

建物の傾斜屋根にソーラーパネルを設置する場合、屋根面の傾斜角（水平面となす角度）や傾斜の方向（水平面との交差線に対する垂直方向）によって、太陽光の受光量は異なり、すなわち発電し得る最大量（以下、「発電ポテンシャル」という。）は異なる。当然ながら、同じ規格のソーラーパネルを同じ数量だけ設置するとしたら、発電ポテンシャルが高い屋根面に設置する方が効率的に発電できる。したがって、ソーラーパネルの設置にあたっては、予め建物屋根の発電ポテンシャルを評価しておくことは極めて有意義である。

そこで特許文献１では、家屋の緯度、経度、家屋方位角などを入力値として年間発電量を予測し、効率的な太陽電池パネルを配置する技術について提案している。

特開２０１１−２１６６０４号公報

上記のとおり、特許文献１では年間発電量を予測するために家屋の緯度、経度、家屋方位角、あるいは屋根方位などを入力することとしている。つまり、対象とする家屋は特定されており、しかも屋根の位置や方位などは既知でなければならない。ところが、例えば市区町村といったある程度の範囲内にある建物すべての発電量を予測するとなると、存在する家屋の数だけ特許文献１の技術を繰り返し行わなければならない。これでは著しく時間と手間を必要とする。ましてや、家屋１戸ずつ屋根位置や方位を測量するとなると、およそ現実的な手法とはいいがたい。

大量の建物に対して、効率的に屋根の発電ポテンシャルを評価するには、３次元の空間情報に基づく「地表モデルを数値表層モデル（ＤＳＭ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｄｅｌ）」や「地表モデルを数値標高モデル（ＤＥＭ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）」などの利用が考えられる。しかしながら、ＤＳＭやＤＥＭによって屋根面をモデル化した場合、その屋根にソーラーパネルが既に設置されているか否かを判別することはできない。多くの建物屋根にソーラーパネルが設置されている現状に鑑みれば、ソーラーパネルが設置されていない屋根のみを抽出した方が発電ポテンシャルの余地を推定するには効率的であるが、空間情報による屋根面モデルではソーラーパネルの設置状況にかかわらず全ての屋根面を対象としてしまう。

本願発明の課題は、上記問題を解決することであり、すなわち市区町村など広範囲にある大量の建物に対して容易に屋根の発電ポテンシャルを評価するとともに、ソーラーパネルが設置されていない屋根のみを抽出して効率的に評価する発電ポテンシャル評価装置、及び発電ポテンシャル評価プログラムを提供することにある。

本願発明は、ＤＳＭやＤＥＭなど３次元の空間情報に基づく地形モデルと、航空写真などの画像を利用して、建物屋根の発電ポテンシャルを評価するという点に着目したものであり、従来にはなかった発想に基づいてなされた発明である。

本願発明の発電ポテンシャル評価装置は、表層モデル記憶手段、外形線記憶手段、建物モデル抽出手段、屋根面モデル抽出手段、地形画像記憶手段、テンプレート記憶手段、発電装置抽出手段、屋根面モデル選別手段、形状演算手段、及びポテンシャル評価手段を備えたものである。それぞれの手段の内容は次に示すとおりである。表層モデル記憶手段は、対象地域の表面形状を３次元で表した表層モデルを記憶するものである。外形線記憶手段は、対象地域内の建物の平面形状を表す建物外形線モデルを記憶するものである。建物モデル抽出手段は、表層モデルのうち建物外形線モデルで囲まれた範囲内を建物モデルとして抽出するものである。屋根面モデル抽出手段は、建物モデルから屋根面を傾斜面ごとに屋根面モデルとして抽出するものである。地形画像記憶手段は、対象地域の地形画像を記憶するものである。テンプレート記憶手段は、太陽光発電装置の画像又は形状をテンプレートとして記憶するものである。発電装置抽出手段は、対象地域の地形画像とテンプレートを照合することによって、対象地域に設置された太陽光発電装置を抽出するものである。屋根面モデル選別手段は、屋根面モデルのうち発電装置抽出手段で抽出された太陽光発電装置を含む既設置屋根面モデルと、既設置屋根面モデルを除く未設置屋根面モデルとに分類するものである。形状演算手段は、未設置屋根面モデルに対して傾斜面の幾何形状を計算するものである。ポテンシャル評価手段は、未設置屋根面モデルの幾何形状に対して前記幾何形状に応じた重みづけを行い、この重みづけを行った結果に基づいて発電ポテンシャルを定量的に評価するものである。

本願発明の発電ポテンシャル評価装置は、外形線記憶手段に代えて地表モデル記憶手段を備えたものとすることもできる。この地表モデル記憶手段は、表層モデルから建物を除いた地表モデルを記憶するものである。この場合の建物モデル抽出手段は、表層モデルと地表モデルの差分を建物モデルとして抽出する。

本願発明の発電ポテンシャル評価装置は、発電装置抽出手段がテンプレートのテンプレートの形状（大きさと形）及び／又は色情報（陰影、色調、きめ、模様、周囲の撮像との相互関係、周囲の撮像との複合関係、またはそれらの組み合わせ）、に基づいて太陽光発電装置を抽出するものとすることもできる。

本願発明の発電ポテンシャル評価プログラムは、表層モデル読出処理、外形線参照処理、建物モデル抽出処理、屋根面モデル抽出処理、地形画像読出処理、テンプレート参照処理、発電装置抽出処理、屋根面モデル分類処理、形状演算処理、及びポテンシャル評価処理を備えたものである。それぞれの処理の内容は次に示すとおりである。表層モデル読出処理は、対象地域の表面形状を３次元で表した表層モデルを読み出すものである。外形線参照処理は、対象地域内の建物の平面形状を表す建物外形線モデルを参照するものである。建物モデル抽出処理は、表層モデルのうち建物外形線モデルで囲まれた範囲内を建物モデルとして抽出するものである。屋根面モデル抽出処理は、建物モデルから屋根面を、傾斜面ごとに屋根面モデルとして抽出するものである。地形画像読出処理は、対象地域の地形画像を読み出すものである。テンプレート参照処理は、太陽光発電装置の画像又は形状をテンプレートとして参照するものである。発電装置抽出処理は、対象地域の地形画像とテンプレートを照合することによって、対象地域に設置された太陽光発電装置を抽出するものである。屋根面モデル分類処理は、屋根面モデルのうち発電装置抽出処理で抽出された太陽光発電装置を含む屋根面モデルを既設置屋根面モデルとするとともに、既設置屋根面モデルを除く屋根面モデルを未設置屋根面モデルとするものである。形状演算処理は、未設置屋根面モデルに対して、当該傾斜面の幾何形状を計算するものである。ポテンシャル評価処理は、未設置屋根面モデルの幾何形状に対して前記幾何形状に応じた重みづけを行い、この重みづけを行った結果に基づいて発電ポテンシャルを定量的に評価するものである。

本願発明の発電ポテンシャル評価プログラムは、外形線参照処理に代えて地表モデル読出処理を備えたものとすることもできる。この地表モデル読出処理は、表層モデルから建物を除いた地表モデルを読み出すものである。この場合の建物モデル抽出処理は、表層モデルと地表モデルの差分を建物モデルとして抽出する。

本願発明の発電ポテンシャル評価プログラムは、発電装置抽出処理がテンプレートの形状（大きさと形）及び／又は色情報（陰影、色調、きめ、模様、周囲の撮像との相互関係、周囲の撮像との複合関係、またはそれらの組み合わせ）に基づいて太陽光発電装置を抽出するものとすることもできる。

本願発明の発電ポテンシャル評価装置、及び発電ポテンシャル評価プログラムには、次のような効果がある。
（１）一度に、大量の建物について発電ポテンシャルを評価することができる。例えば、行政区域全域にわたって建物の発電ポテンシャルを評価することもできるので、効率的でありしかも汎用的である。
（２）既に太陽光発電装置が設置された屋根面を除外することができるので、効率的に発電ポテンシャルの余地を推定できるうえ、演算処理にかかる負担も小さい。
（３）発電装置を抽出する際、テンプレートの形状（大きさと形）や色情報（陰影、色調、きめ、模様、周囲の撮像との相互関係、周囲の撮像との複合関係、またはそれらの組み合わせ）に基づいてマッチングさせれば、より抽出精度が向上する。

航空レーザーによる計測状況を示す説明図。 「表面」を説明するモデル図。 「地表面」を説明するモデル図。 建物外形線モデルを利用した建物モデル抽出手段及び屋根面モデル抽出手段について説明するブロック図。 表層モデルに対して建物外形線モデルを重畳表示し、建物外形線モデルに囲まれた建物モデルを抽出した図 地表モデルを利用した建物モデル抽出手段及び屋根面モデル抽出手段について説明するブロック図。 傾斜角と傾斜の方向が異なる複数の屋根面を有する建物を示す平面図。 発電装置抽出手段について説明するブロック図。 屋根面モデル選別手段、形状演算手段、及びポテンシャル評価手段について説明するブロック図。 （ａ）は屋根面モデルにソーラーパネルを重ね合わせ、屋根外形内にソーラーパネル全部が含まれた状況を説明するための説明図、（ｂ）は屋根面モデルにソーラーパネルを重ね合わせ、ソーラーパネルの一部のみが屋根外形内に含まれた状況を説明するための説明図。

本願発明の発電ポテンシャル評価装置、及び発電ポテンシャル評価プログラムの実施形態の一例を、図に基づいて説明する。

１．全体概要
本願発明は、例えば市区町村や都道府県などある程度広い範囲（以下、「対象領域」という。）内にある多くの建物を対象とし、これらの屋根が具備する太陽光発電のポテンシャルを評価するものである。一度に多くの建物を取り扱うことから、地形を表す３次元の空間情報を利用する。そこで、まずは３次元の空間情報について説明する。

３次元の空間情報は、平面座標値と高さの情報を持つ点や線、面、あるいはこれらの組み合わせで構成される情報である。さらに平面座標値とは、緯度と経度あるいはＸ座標とＹ座標で表されるものであり、高さとは標高など所定の基準水平面からの鉛直方向の距離を意味する。この３次元の空間情報は、種々の手段によって作成することができる。例えば、２枚１組のステレオ航空写真（衛星写真）を基に作成したり、航空レーザー計測や衛星レーダー計測によって作成したり、あるいは直接現地を測量して作成することもできる。

図１は、航空レーザーによる計測状況を示す説明図である。この図に示すように航空レーザー計測は、計測したい地形１の上空を航空機２で飛行し、飛行中に地形１に対して照射したレーザー３の反射を受けて計測するものである。この手法によれば、１度の計測で多くの点群からなる３次元の空間情報を取得することができる。

ステレオ航空写真や航空レーザー計測に基づいて作成される３次元の空間情報は、通常、「表面」を表すものである。ここで表面とは、図２にも示すように、森林や農地といった緑被物や建物など地面上に立ち上がる地物の上面を意味する。これに対して「地表面」は、図３にも示すように、緑被物や建物などを取り除いた後の面、すなわち地面のことを意味する。ここでは、「表面」を３次元の空間情報で表したものを「表層モデル」、「地表面」を３次元の空間情報で表したものを「地表モデル」というものとする。なお、表層モデルの代表的なものもとしてＤＳＭが知られており、地表モデルの代表的なものもとしてＤＥＭが知られている。

地表モデルを作成するため、表層モデルから緑被物や建物などを取り除く処理、いわゆるフィルタリング処理がおこなわれる。フィルタリング処理は広く知られた技術であり、所定の条件に合うものを緑被物や建物として認識し除外する。この処理は、汎用のソフトウェアを用いてコンピュータで実行されることが一般的である。

つぎに、本願発明の概要について説明する。本願発明は、大別すると、建物の屋根面の抽出と、太陽光発電装置（以下、「ソーラーパネル」という。）が未だ設置されていない屋根面の抽出、発電ポテンシャルの評価の３つに分けることができる。

建物の屋根面の抽出では、既述の表層モデルを利用する。この表層モデルから建物を表すものを部分的に取り出して「建物モデル」とし、さらに「建物モデル」から屋根面を表すものを部分的に取り出して「屋根面モデル」とする。

ソーラーパネル未設置屋根面の抽出は、航空写真や衛星写真など対象範囲全域を上空から撮影した地形画像を利用する。また、ソーラーパネルの形状や画像をテンプレートとして用意し、地形画像の中からテンプレートと照合するものをソーラーパネルとして認識する。つぎに、地形画像中に認識されたソーラーパネルの位置や形状を求める。

発電ポテンシャルの評価では、屋根面モデルとソーラーパネルの位置や形状を照らし合わせることで、ソーラーパネルを既に設置している屋根面と未設置の屋根面に分類し、ソーラーパネル未設置の屋根面に対して傾斜角と傾斜の方向を求め、この値に基づいて屋根面ごとに発電ポテンシャルを評価する。

以下、要素ごとに詳述する。なお、発電ポテンシャル評価装置の例で本願発明の技術内容を説明し、発電ポテンシャル評価プログラム特有の内容については後に説明することとする。

２．屋根面の抽出
（表層モデル記憶手段）
図４は、建物外形線モデルを利用した建物モデル抽出手段及び屋根面モデル抽出手段について説明するブロック図である。この図に示すように、建物モデル抽出手段は、表層モデル記憶手段と外形線記憶手段を利用する。表層モデル記憶手段は、既述の「表層モデル」を記憶するものであり、具体的にはコンピュータのハードディスクやＣＤ−ＲＯＭといった記憶媒体である。つまり、表層モデルはコンピュータで処理可能なデータ形式で形成されている。なお、ここで用いる表層モデルは、本願発明のために作成してもよいが、当然ながら既製のものがあればこれを利用することもできる。

（外形線記憶手段）
外形線記憶手段は、「建物外形線モデル」を記憶するものであり、表層モデル記憶手段と同様コンピュータのハードディスクやＣＤ−ＲＯＭといった記憶媒体である。ここで「建物外形線モデル」とは、建物の輪郭を少なくとも２次元の空間情報で表したものであって、必ずしも高さ情報を有する必要がない。この建物の輪郭は、敷地境界に建てられた塀や柵、あるいは屋根を水平面に投影した結果できる枠線などに基づいて作成されるもので、一般的には航空写真や地形図などを目視しながら作成されている。もちろん、航空写真を画像認識し、その中から建物の輪郭をエッジとしてコンピュータに自動生成させ、このエッジを利用して建物外形線モデルを作成することもできる。ただし、この場合でも人による目視検査は必要である。なお、ここで用いられる建物外形線モデルは、本願発明のために作成してもよいが、当然ながら既製のものがあればこれを利用することもできる。公共測量作業規程によるディジタルマッピングでは、この建物外形線モデルを作成することになっており、数値地形図データファイル（ＤＭデータファイル）の中に３００１〜３００４のコードが付されて格納されている。建物外形線モデルも表層モデルと同様、コンピュータで処理可能なデータ形式で形成されている。

（建物モデル抽出手段）
建物モデル抽出手段は、ソフトウェアを用いてコンピュータに処理させるものである。まずは、表層モデル記憶手段から表層モデルを読み出し、外形線記憶手段から建物外形線モデルを読み出す。次に、表層モデルのうち建物外形線モデルで囲まれたものを抽出する。具体的には、建物外形線モデルの２次元空間情報の範囲内にあるものを抽出する。抽出されたものを、ここでは「建物モデル」という。図５は、表層モデルに対して建物外形線モデルを重畳表示し、建物外形線モデルに囲まれた建物モデルを抽出した図である。建物モデルは、表層モデルの一部を構成するものであるから、当然ながら３次元の空間情報からなり、対象領域にもよるが通常は多数得られる（図４）。

建物モデル抽出手段は、建物外形線モデルに代えて地表モデルを利用して建物モデルを抽出することもできる。図６は、地表モデルを利用した建物モデル抽出手段及び屋根面モデル抽出手段について説明するブロック図である。既述のとおり地表モデルは、表層モデルからフィルタリング処理によって緑被や建物を取り除いたものである。したがって、表層モデルと地表モデルの差分をコンピュータで演算処理することによって、緑被や建物を３次元空間情報として抽出することができる。このうち、所定の条件に合致するもの、例えば所定の高さ内に収まるもの、所定の面積を有するものなどを建物として抽出する。あるいは、緑被や建物を区別することなく差分により求められたすべてを「建物モデル」として、次で説明する屋根面モデル抽出手段に処理させることもできる。なお、地表モデルは地表モデル記憶手段に記憶される。

（屋根面モデル抽出手段）
屋根面モデル抽出手段は、ソフトウェアを用いてコンピュータに処理させるものである。まずは、屋根面モデル抽出手段によって抽出された多数の建物モデルを読み出す。そして、それぞれの建物モデルから独立した傾斜屋根面を抽出する。図７に示すように同じ建物の屋根でも、傾斜角と傾斜の方向が異なる複数の屋根面で構成されている場合がある。ここでは、傾斜角と傾斜の方向が異なるものをそれぞれ独立した傾斜屋根面といい、図７の場合であれば、傾斜の方向が概ね北方向である北側屋根面４Ｎ、傾斜の方向が概ね南方向である南側屋根面４Ｓ、傾斜の方向が概ね東方向である東側屋根面４Ｅ、傾斜の方向が概ね西方向である西側屋根面４Ｗ、それぞれが独立した傾斜屋根面である。

建物モデルの３次元空間情報から面を取り出す技術は、種々の方法で従来から行われており、ここでもその従来技術を利用することができる。従来技術としては、例えばリージョングローイング（領域拡張）を例示することができる。任意の点から周辺の点に対して略同一面上にある点を求めていくことで、一つの「面」という領域を形成する。略同一面上にあるか否かの判断手法としては、２点間の勾配を所定閾値内とするなど様々な手法が採用できる。

そのほか、３次元空間情報から小規模の単位面を形成し、近接する単位面のうち略同一面上にあるものを集合させて一つの「面」という領域を形成することもできる。この場合、単位面どうしが略同一面上にあるか否かは、単位面の傾斜角と傾斜の方向が近似している（較差が所定閾値内）ことで判断することができる。なお、３次元空間情報から小規模の単位面を形成する手法としては、ＴＩＮ（Ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｅｄ Ｉｒｒｅｇｕｌａｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ）による手法のほか、様々な従来手法を採用することがきる。

３．ソーラーパネル未設置屋根面の抽出
（地形画像記憶手段）
図８は、発電装置抽出手段について説明するブロック図である。この図に示すように、発電装置抽出手段は、地形画像記憶手段とテンプレート記憶手段を利用する。地形画像記憶手段は、「地形画像」を記憶するものであり、具体的にはコンピュータのハードディスクやＣＤ−ＲＯＭといった記憶媒体である。つまり、地形画像はコンピュータで処理可能なデータ形式で形成されている。

地形画像は、既述のとおり航空写真や衛星写真など対象範囲全域を上空から撮影したものであり、撮影した画像をそのまま利用することもできるし、ＤＳＭやＤＥＭへの正射投影により歪みを補正したいわゆる写真地図（オルソ画像）として利用することもできる。さらに、より現実に近い状態となるよう補正したトゥルーオルソ（登録商標）として利用することもできる。なお、ここで用いる地形画像は、本願発明のために撮影取得してもよいが、当然ながら既存のものがあればこれを利用することもできる。

（テンプレート記憶手段）
テンプレート記憶手段は、ソーラーパネルの形状や画像をテンプレートとして用意し、これを記憶するものであり、具体的にはコンピュータのハードディスクやＣＤ−ＲＯＭといった記憶媒体である。つまり、テンプレートはコンピュータで処理可能なデータ形式で形成されている。

テンプレートは、現在流通している様々なソーラーパネルを基に作成されるものであり、ソーラーパネルの種類の数だけ作成することが望ましい。またテンプレートの形式としては、形状にのみ着目して枠線や面とすることもできるし、色や素材に着目して画像形式とすることもできる。あるいは、枠線や面と、画像の組み合わせとすることもできる。テンプレートを枠線や面とした場合は２次元の図形で表現され、画像形式とした場合はＲＧＢや、ＣＭＹＫ、ＮＣＳといった画素値で表現される。なお、ソーラーパネルの色に着目した場合、色相、彩度、及び明度からなる画素値で表現され、ソーラーパネルの素材に着目した場合、その凹凸面からなる陰影を輝度（明度）として表現することができる。

地形画像に表れるソーラーパネルは、設置角度（屋根の傾斜角）によって様々な形状に変化する。したがって、テンプレートを形状に基づいて作成する場合は、設置角度を想定して種々の形状に対応するテンプレートを用意しておくことが望ましい。

（発電装置抽出手段）
発電装置抽出手段は、ソフトウェアを用いてコンピュータに処理させるものである。まずは、地形画像記憶手段から地形画像を読み出す。次に、テンプレート記憶手段からテンプレートを読み出すが、複数のテンプレートがある場合はすべてのテンプレートを順次読み出していく。

読み出されたテンプレートごとに地形画像と照合し、テンプレートと一致又は近似する画像部分を抽出する。ここで抽出された画像部分が、ソーラーパネルとして認識される。なお、テンプレートが形状に基づいて作成されている場合、いわゆるパターンマッチングを利用することができる。この場合、あらかじめ地形画像から、輝度や色（色相、彩度、及び明度）の相違に基づいて地物の輪郭をエッジとしてコンピュータに自動生成させておく。そのエッジとテンプレートを照らし合わせ、所定の条件（閾値）に基づいて一致又は近似の判断を行う。この処理を記憶したテンプレートの数だけ繰り返す。

一方、テンプレートが画像として作成されている場合、色情報に基づいてマッチングすることができる。このマッチング処理は、従来から用いられている画像技術を用いて行うことができる。例えば、画素ごとにＲＧＢなどの画素値を比較し、テンプレートの画素値と一致（又は近似）する画素が所定数（所定割合）以上であれば、テンプレートと照合した（マッチした）と判断する手法が挙げられる。画中に異なるピクセルを抽出することで判断することができる。この場合も、記憶したテンプレートの数だけ処理を繰り返す。

図８に示すように、抽出された画像部分がソーラーパネルとして認識されると、地形画像中のソーラーパネルに空間情報が付与される。具体的にはソーラーパネルの外形を構成する点に平面座標（緯度・経度や平面直角座標）が付与される。例えば外部標定要素（例えばＧＰＳやＩＭＵによる）と空中三角測量に基づく調整計算によって、あらかじめ地形画像が平面座標を備えている（平面座標に対応している）場合は、容易にソーラーパネルに平面座標を付与することができる。一方、地形画像が平面座標を備えていない場合は、つぎの方法によって平面座標に対応させる。すなわち、地形画像を取得した際の外部標定要を用い、中心投影幾何モデルに基づいて地形画像座標を実座標上にある表層モデルに写影変換することで、地形画像が平面座標を備える（平面座標に対応する）ことができる。

図８に示すように、地形画像中に認識されたソーラーパネルの外形を構成する点に平面座標が付与されると、このソーラーパネルが表層モデルのどこに位置するかを把握することができるし、外形を把握することもできる。

４．発電ポテンシャルの評価
（屋根面モデル選別手段）
図９は、屋根面モデル選別手段、形状演算手段、及びポテンシャル評価手段について説明するブロック図である。屋根面モデル選別手段は、ソフトウェアを用いてコンピュータに処理させるものである。まず、屋根面モデル記憶手段から屋根面モデルを読み出す。次に、発電装置抽出手段で抽出されたソーラーパネルとその平面座標を読み出す。なお、このソーラーパネルとその平面座標は、コンピュータのハードディスクやＣＤ−ＲＯＭといった記憶媒体である「発電装置記憶手段」に記憶させておくことができる。

屋根面モデルと、ソーラーパネル及びその平面座標を読み出すと、屋根面モデルにソーラーパネルを重ね合わせる。具体的には、屋根面モデルを平面投影した外形を構成する２次元空間情報（以下、単に「屋根外形」という。）を参照し、ソーラーパネルの平面座標と比較する。

図１０は、屋根面モデルにソーラーパネルを重ね合わせた状況を説明するための説明図であり、（ａ）は屋根外形内にソーラーパネル全部が含まれており、（ｂ）はソーラーパネルの一部のみが屋根外形内に含まれている。屋根面にソーラーパネルが設置されていれば、本来は図１０（ａ）に示すように屋根外形の範囲内にソーラーパネル全部が含まれる。したがって、屋根外形とソーラーパネルの平面座標を比較し、屋根外形内にソーラーパネルの平面座標がすべて含まれた場合に、その屋根面モデルはソーラーパネルを設置したもの（以下、「既設置屋根面モデル５」という。）と評価し、既設置屋根面モデルを除く屋根面モデルはソーラーパネルを設置していないもの（以下、「未設置屋根面モデル６」という。）と評価し、すべての屋根面モデルを既設置屋根面モデル５と未設置屋根面モデル６に分類する。

なお、精度上の問題から、図１０（ｂ）に示すように屋根外形の範囲内にソーラーパネルの一部だけしか含まれないケースも考えられる。この場合、一部でも含まれていれば既設置屋根面モデル５とすることもできるし、ソーラーパネルの面積を算出し屋根外形に含まれる割合に応じて既設置屋根面モデル５とするか否かを判断することもできる。

（形状演算手段）
形状演算手段は、ソフトウェアを用いてコンピュータに処理させるものである。屋根面モデルのうち未設置屋根面モデル６とされたものを読み出す。屋根面モデルは、３次元空間情報からなるものであるから、その面の形状や面積、傾斜角、傾斜の方向といった幾何形状は、空間演算することで求めることができる。形状演算手段では、未設置屋根面モデル６に対して幾何形状（形状、面積、傾斜角、傾斜の方向等）のうち必要なものを算出する。

（ポテンシャル評価手段）
ポテンシャル評価手段は、ソフトウェアを用いてコンピュータに処理させるものである。屋根面の平面位置や標高によって太陽高度は異なり、屋根面の傾斜角や傾斜の方向によって太陽光の受光量も相違する。また屋根面の面積や形状によって設置し得るソーラーパネルの数量も変わる。つまり、屋根面が具備する発電ポテンシャルは、その傾斜角や傾斜の方向、あるいは面積や形状によって相違するわけである。

そこで、傾斜角や傾斜の方向、面積について、段階的に「重みづけ」を行えば、屋根面の発電ポテンシャルを相対的に評価することができる。例えば、傾斜角を０〜９０°まで５°刻みで区分し、所定時期の所定時刻における太陽高度に対して最も受光しやすい角度から順に高得点を付与する。傾斜の方向も同様に、例えば方位を０〜３６０°まで５°刻みで区分し、受光しやすい角度から順に高得点を付与する。面積の場合は、面積が大きいほど高得点を付与する。もちろんこのような「重みづけ」に限らず、地域ごとの気象特性や標高等を勘案し、あるいは屋根面の直達日射量の推定計算を行うなど、任意の「重みづけ」とすることができる。このような配点に従って、未設置屋根面モデル６の傾斜角度、傾斜の方向、面積それぞれ得点を付与し、その結果を総合的に判断することで当該屋根面の発電ポテンシャルを定量的に評価することができる。

未設置屋根面モデル６を２次元のメッシュモデルに割り当て、メッシュごとに発電ポテンシャルを評価することもできる。このとき、メッシュ内に未設置屋根面モデル６の一部のみが含まれるケースもある。この場合、当該メッシュに占める未設置屋根面モデル６の面積に応じて、未設置屋根面モデル６の発電ポテンシャルを配分することもできる。

５．発電ポテンシャル評価プログラム
発電ポテンシャル評価プログラムは、発電ポテンシャル評価装置を実行させるものであり、発電ポテンシャル評価装置が具備する各手段をコンピュータに実行させる機能を有するものである。以下、個別に説明する。なお、処理の内容については発電ポテンシャル評価装置で説明した内容と重複するため、ここでは繰り返しての説明は行わない。

表層モデル読出処理は、建物モデル抽出手段において、表層モデル記憶手段から表層モデルを読み出す処理を実行させるものであり、外形線参照処理は、建物モデル抽出手段において、外形線記憶手段から建物外形線モデルを読み出して参照する処理を実行させるものである。なお、外形線参照処理に代えて、地表モデル記憶手段から地表モデルを読み出して参照する処理を実行させる地表モデル読出処理を備えることもできる。

建物モデル抽出処理は、建物モデル抽出手段において、表層モデルから建物モデルを抽出する処理を実行させるものである。このとき、建物外形線モデルを参照する場合は、表層モデルのうち建物外形線モデルで囲まれた範囲内を建物モデルとして抽出し、地表モデルを参照する場合は、表層モデルと地表モデルの差分によって建物モデルを抽出する。

屋根面モデル抽出処理は、屋根面モデル抽出手段において、建物モデルから独立した屋根面ごとに屋根面モデルとして抽出する処理を実行させるものである。このとき、建物外形線モデルを参照する場合は、表層モデルのうち建物外形線モデルで囲まれた範囲内を建物モデルとして抽出し、地表モデルを参照する場合は、表層モデルと地表モデルの差分によって建物モデルを抽出する。

画像データ読出処理は、発電装置抽出手段において、地形画像記憶手段から地形画像を読み出す処理を実行させるものである。また、テンプレート参照処理は、発電装置抽出手段において、テンプレート記憶手段からテンプレートを読み出す処理を実行させるものである。発電装置抽出処理は、発電装置抽出手段において、地形画像とテンプレートを照合することによって既に設置されたソーラーパネルを抽出する処理を実行させるものである。

屋根面モデル分類処理は、屋根面モデル選別手段において、屋根面モデルを既設置屋根面モデル５と未設置屋根面モデル６に分類する処理を実行させるものである。形状演算処理は、形状演算手段において、未設置屋根面モデル６に対して幾何形状のうち必要なものを算出する演算処理を実行させるものである。ポテンシャル評価処理は、ポテンシャル評価手段において、未設置屋根面モデルの幾何形状に基づいて発電ポテンシャルを評価する処理を実行させるものである。

本願発明の発電ポテンシャル評価装置、及び発電ポテンシャル評価プログラムは、太陽光発電装置を提供する事業者や、太陽光発電装置の設置を計画しているユーザにとって利用できる。さらに、市区町村内の発電ポテンシャルを評価することで、その自治体における太陽光発電への取り組み計画に利用できるとともに、評価された発電ポテンシャルを公表するなど当該自治体のアピールにも利用することができる。

１ 地形
２ 航空機
３ レーザー
４Ｎ 傾斜の方向が概ね北方向である北側屋根面
４Ｓ 傾斜の方向が概ね南方向である南側屋根面
４Ｅ 傾斜の方向が概ね東方向である東側屋根面
４Ｗ 傾斜の方向が概ね西方向である西側屋根面
５ 既設置屋根面モデル
６ 未設置屋根面モデル

Claims (6)

1. 対象地域内にある建物の傾斜屋根の発電ポテンシャルを評価する発電ポテンシャル評価装置であって、
   前記対象地域の表面形状を３次元で表した表層モデルを記憶する表層モデル記憶手段と、
   前記対象地域内の建物の平面形状を表す建物外形線モデルを記憶する外形線記憶手段と、
   前記表層モデルのうち前記建物外形線モデルで囲まれた範囲内を建物モデルとして抽出する建物モデル抽出手段と、
   前記建物モデルから屋根面を、傾斜面ごとに屋根面モデルとして抽出する屋根面モデル抽出手段と、
   前記対象地域の地形画像を記憶する地形画像記憶手段と、
   太陽光発電装置の画像又は形状をテンプレートとして記憶するテンプレート記憶手段と、
   前記対象地域の地形画像と前記テンプレートを照合することによって、前記対象地域に設置された太陽光発電装置を抽出する発電装置抽出手段と、
   前記屋根面モデルのうち、前記発電装置抽出手段で抽出された太陽光発電装置を含む既設置屋根面モデルと、該既設置屋根面モデルを除く未設置屋根面モデルと、に分類する屋根面モデル選別手段と、
   前記未設置屋根面モデルに対して、当該傾斜面の幾何形状を計算する形状演算手段と、
   前記未設置屋根面モデルに対して前記幾何形状に応じた重みづけを行い、該重みづけを行った結果に基づいて発電ポテンシャルを定量的に評価するポテンシャル評価手段と、を備えたこと特徴とする発電ポテンシャル評価装置。
2. 対象地域内にある建物の傾斜屋根の発電ポテンシャルを評価する発電ポテンシャル評価装置であって、
   前記対象地域の表面形状を３次元で表した表層モデルを記憶する表層モデル記憶手段と、
   前記表層モデルから建物を除いた地表モデルを記憶する地表モデル記憶手段と、
   前記表層モデルと前記地表モデルの差分を建物モデルとして抽出する建物モデル抽出手段と、
   前記建物モデルから屋根面を、傾斜面ごとに屋根面モデルとして抽出する屋根面モデル抽出手段と、
   前記対象地域の地形画像を記憶する地形画像記憶手段と、
   太陽光発電装置の画像又は形状をテンプレートとして記憶するテンプレート記憶手段と、
   前記対象地域の地形画像と前記テンプレートを照合することによって、前記対象地域に設置された太陽光発電装置を抽出する発電装置抽出手段と、
   前記屋根面モデルのうち、前記発電装置抽出手段で抽出された太陽光発電装置を含む既設置屋根面モデルと、該既設置屋根面モデルを除く未設置屋根面モデルと、に分類する屋根面モデル選別手段と、
   前記未設置屋根面モデルに対して、当該傾斜面の幾何形状を計算する形状演算手段と、
   前記未設置屋根面モデルに対して前記幾何形状に応じた重みづけを行い、該重みづけを行った結果に基づいて発電ポテンシャルを定量的に評価するポテンシャル評価手段と、を備えたこと特徴とする発電ポテンシャル評価装置。
3. 前記発電装置抽出手段が、前記テンプレートの形状及び／又は色情報に基づいて、前記対象地域に設置された太陽光発電装置の抽出を行うことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の発電ポテンシャル評価装置。
4. 対象地域内にある建物の傾斜屋根の発電ポテンシャルを評価する処理を、コンピュータに実行させる発電ポテンシャル評価プログラムであって、
   前記対象地域の表面形状を３次元で表した表層モデルを読み出す表層モデル読出処理と、
   前記対象地域内の建物の平面形状を表す建物外形線モデルを参照する外形線参照処理と、
   前記表層モデルのうち前記建物外形線モデルで囲まれた範囲内を建物モデルとして抽出する建物モデル抽出処理と、
   前記建物モデルから屋根面を、傾斜面ごとに屋根面モデルとして抽出する屋根面モデル抽出処理と、
   前記対象地域の地形画像を読み出す地形画像読出処理と、
   太陽光発電装置の画像又は形状をテンプレートとして参照するテンプレート参照処理と、
   前記対象地域の地形画像と前記テンプレートを照合することによって、前記対象地域に設置された太陽光発電装置を抽出する発電装置抽出処理と、
   前記屋根面モデルのうち、前記発電装置抽出処理で抽出された太陽光発電装置を含む屋根面モデルを既設置屋根面モデルとするとともに、該既設置屋根面モデルを除く屋根面モデルを未設置屋根面モデルとする、屋根面モデル分類処理と、
   前記未設置屋根面モデルに対して、当該傾斜面の幾何形状を計算する形状演算処理と、
   前記未設置屋根面モデルに対して前記幾何形状に応じた重みづけを行い、該重みづけを行った結果に基づいて発電ポテンシャルを定量的に評価するポテンシャル評価処理と、を前記コンピュータに実行させる機能を有することを特徴とする発電ポテンシャル評価プログラム。
5. 対象地域内にある建物の傾斜屋根の発電ポテンシャルを評価する処理を、コンピュータに実行させる発電ポテンシャル評価プログラムであって、
   前記対象地域の表面形状を３次元で表した表層モデルを読み出す表層モデル読出処理と、
   前記表層モデルから建物を除いた地表モデルを読み出す地表モデル読出処理と、
   前記表層モデルと前記地表モデルの差分を建物モデルとして抽出する建物モデル抽出処理と、
   前記建物モデルから屋根面を、傾斜面ごとに屋根面モデルとして抽出する屋根面モデル抽出処理と、
   前記対象地域の地形画像を読み出す地形画像読出処理と、
   太陽光発電装置の画像又は形状をテンプレートとして参照するテンプレート参照処理と、
   前記対象地域の地形画像と前記テンプレートを照合することによって、前記対象地域に設置された太陽光発電装置を抽出する発電装置抽出処理と、
   前記屋根面モデルのうち、前記発電装置抽出処理で抽出された太陽光発電装置を含む屋根面モデルを既設置屋根面モデルとするとともに、該既設置屋根面モデルを除く屋根面モデルを未設置屋根面モデルとする、屋根面モデル分類処理と、
   前記未設置屋根面モデルに対して、当該傾斜面の幾何形状を計算する形状演算処理と、
   前記未設置屋根面モデルに対して前記幾何形状に応じた重みづけを行い、該重みづけを行った結果に基づいて発電ポテンシャルを定量的に評価するポテンシャル評価処理と、を前記コンピュータに実行させる機能を有することを特徴とする発電ポテンシャル評価プログラム。
6. 発電装置抽出処理が、前記テンプレートの形状及び／又は色情報に基づいて、前記対象地域に設置された太陽光発電装置の抽出処理を行うことを特徴とする請求項４又は請求項５記載の発電ポテンシャル評価プログラム。

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