KR20140029882A - 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법 및 평가 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법 및 평가 시스템에 관한 것으로, 상세하게는 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 구현되는 현장 평가 프로그램에 의하여, A) GIS(지리정보시스템, Geographic Information System) 데이터베이스, LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터베이스 및 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 3차원 공간정보를 구축하는 단계(S100), B) 상기 A 단계(S100)에서 구축된 데이터베이스들을 이용하여 신재생에너지 자원 지도를 제작하여 신재생에너지 현장 평가를 준비하는 단계(S200) 및 C) 상기 B 단계(S200)에서 준비된 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지를 분석하는 신재생에너지 현장 평가 단계(S300)를 포함하여 이루어지는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법 및 평가 시스템에 관한 것으로, 상세하게는 GIS(Geographic Informatioin System), LiDAR(Light Detection And Ranging) 및 위성 영상 데이터베이스를 구축하고, 구축된 데이터베이스를 이용하여 정확하고 정밀한 지형환경, 입지조건, 주변환경 등의 정보를 활용하여, 신재생에너지의 정확한 자원량을 평가할 수 있도록 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법 및 평가 시스템에 관한 것이다.
최근 지구 온난화 현상에 따른 지구환경 순환형 사회의 구축이라는 관점에서 지구환경 문제 해결과 친환경 에너지 자원 확보에 관련하여, 신재생에너지에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 기후변화협약인 교토의정서가 발효된 이후, 지구환경 문제의 국제적 관심이 증대되고 또한, 화석 연료를 대체할 수 있는 에너지로 신재생에너지가 주목받고 있으며, 고유가 시대를 맞이하여 에너지의 절약의식이 강조되고 있다. 이에 따라, 각 국가에서는 강력한 정책지원 하에 다양한 신재생에너지 분야에 대한 연구가 수행되기 시작하였으며, 신재생에너지의 자원 개발 및 보급과 국내 소요 에너지원의 안정성 확보가 시급한 실정이다.
최근 IT기술 및 영상정보 기술의 급속한 발전함에 있어서, 신재생에너지 자원의 관리, 설계 및 유망단지 계획 등의 업무에 활용 가능한 고정밀 영상기반의 자원 정보를 체계적으로 구축하기 위한 영상기반의 정보화 전략이 필요한 실정이며, 기존 선 중심의 2차원 공간자료에서 면 중심의 영상자료를 이용하여 입체적인 3차원 신재생에너지 관련 공간정보에 대한 정보 제공이 요구되었으나, 기존의 기술을 이용하여 이러한 요구를 충족하기에는 많은 어려움이 있다.
한국 등록 특허 10-1020639호 ("신재생에너지 생산량 예측방법", 이하 선행기술 1)에서는, 신재생에너지 기기의 과거년도의 신재생에너지 평균 생산량 및 출력비율과 신규로 추가되는 신재생에너지 기기의 생산량을 고려하여 당해연도의 신재생에너지 생산량을 시간대별로 보다 세분화하여 정확하게 예측하는 구조를 개시하고 있다.
그런데, 상기 선행기술 1은 단지 신재생에너지 생산량을 예측하기 때문에, 추가적으로 신재생에너지자원의 관리, 설계 및 유망단지 계획 등의 업무를 수행함에 있어서 어려움이 있고, 입체적인 3차원 신재생에너지 관련 공간정보에 대한 정보 제공은 전혀 제공되지 않는다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, GIS(Geographic Information System), LiDAR(Light Detection And Ranging) 및 위성 영상 데이터베이스를 이용하여, 신재생에너지 자원에 대한 정확한 자원량을 평가할 수 있게 하며, 동시에 기존 신재생에너지 유망단지 분석 시스템과 연계를 통하여 과학적이고 체계적인 의사결정 및 객관적인 정보를 제공하게 해 주는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법 및 평가 시스템을 제공함에 있다.
본 발명에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법은 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 구현되는 현장 평가 프로그램에 의하여, A) GIS(지리정보시스템, Geographic Information System) 데이터베이스, LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터베이스 및 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 3차원 공간정보를 구축하는 단계(S100), B) 상기 A 단계(S100)에서 구축된 3차원 공간정보를 이용하여 신재생에너지 자원 지도를 제작하여 신재생에너지 현장 평가를 준비하는 단계(S200) 및 C) 상기 B 단계(S200)에서 준비된 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지를 분석하는 신재생에너지 현장 평가 단계(S300)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 A 단계(S100)는 a) GIS(Geographic Information System), LiDAR(Light Detection And Ranging) 및 위성 영상 데이터베이스를 구축하는 단계(S110), b) LiDAR 데이터베이스를 이용하여 등고선도를 구축하는 단계(S120), c) 상기 b 단계(S120)에서 구축된 등고선도를 기반으로 자동분류 및 수동분류를 통하여 DEM(Digital Elevation Model) 자료를 구축하는 단계(S130), d) 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 정사보정 및 색상보정을 통하여 항공사진 자료 를 구축하는 단계(S140), e) LiDAR 데이터베이스를 이용하여 DSM(Digital Surface Model) 자료를 구축하는 단계(S150), f) 일, 월 평균 태양고도, 방위각, 적경, 적위에 대한 자료를 구축하고, 평균값을 산출하는 단계(S160), g) 상기 d 단계(S140)에서 구축된 항공 사진 자료를 이용하여 임상도(Stock Map)를 구축하는 단계(S170) 및 h) 현장 실사사진을 촬영하는 단계(S180)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 B 단계(S200)는 i) 상기 c 단계(S130)에서 구축된 DEM 자료를 기반으로 월별 평균 음영기복도(Hillshade)를 구축 및 분석을 통하여 태양광에너지 자원 지도를 제작하는 단계(S210), j) 상기 e 단계(S150)에서 구축된 DSM 자료 및 상기 g 단계(S170)에서 구축된 임상도를 기반으로 산림바이오매스에너지 자원 지도를 제작하는 단계(S220), k) 상기 e 단계(S150)에서 구축된 DSM 자료 및 상기 h 단계(S180)에서 촬영된 현장 실사사진을 기반으로 건물 객체에 대하여 태양고도 및 방위각에 따른 그림자 지역 추출하는 단계(S230) 및 l) 상기 k 단계(S230)에서 추출된 그림자 지역에 해당하는 면적을 계산하는 단계(S240)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템은 GIS(지리정보시스템, Geographic Information System) 데이터베이스(110), LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터베이스(120) 및 위성 영상 데이터베이스(130)를 이용하여 신재생에너지 자원 평가를 위한 3차원 공간정보가 구축되는 데이터베이스부(100), 상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 3차원 공간정보를 이용하여 신재생에너지 지원 지도를 제작하여 신재생에너지 현장 평가가 준비되는 자원 지도 제작부(200) 및 상기 자원 지도 제작부(200)에서 제작된 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지가 분석되는 현장 평가부(300)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터베이스부(100)는 GIS 데이터베이스(110), LiDAR 데이터베이스(120) 및 위성 영상 데이터베이스(130)를 포함하여 구성되며, 일, 월 평균 태양고도, 방위각, 적경, 적위에 대한 자료(140)를 구축하여 평균값을 산출되며, 임상도(Stock Map)(150)가 구축되고, 현장 실사사진(160)을 촬영하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터베이스부(100)는 상기 LiDAR 데이터베이스(120)를 이용하여 등고선도(121)를 제작하는 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 데이터베이스부(100)는 제작된 상기 등고선도(121)를 기반으로 자동분류 및 수동분류를 통하여 DEM(Digital Elevation Model) 자료(122)를 구축하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터베이스부(100)는 상기 LiDAR 데이터베이스(120)를 이용하여 DSM(Digital Surface Model) 자료(123 구축하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터베이스부(100)는 상기 위성 영상 데이터베이스(130)를 이용하여 정사보정 및 색상보정을 통하여 항공사진 자료(131)를 구축하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 자원 지도 제작부(200)는 태양광에너지 자원 지도(210) 및 산림바이오매스에너지 자원 지도(220)가 제작되는 것을 특징으로 하며, 상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 DSM 자료(123) 및 촬영된 현장 실사사진(160)을 기반으로 건물 객체에 대하여 태양고도 및 방위각에 따른 그림자 지역(230)이 추출되는 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 자원 지도 제작부(200)는 추출된 상기 그림자 지역(230)에 대한 면적이 계산되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 자원 지도 제작부(200)는 상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 DEM 자료(122)를 기반으로 월별 평균 음영기복도(Hillshade)(211)를 구축 및 분석하여 상기 태양광에너지 자원 지도(210)가 제작되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 자원 지도 제작부(200)는 상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 DSM 자료(123) 및 임상도(150)를 기반으로 산림바이오매스에너지 자원 지도(220)가 제작되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, GIS, LiDAR 및 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 정확하고 정략적인 정보 수집, 관리 및 분석을 통하여 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가가 용이하도록 해주는 효과가 있다.
또한, 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가가 가능한 시스템을 구축하여, 다양한 현장정보 분석이 가능하고 신재생에너지 유망단지 선정 및 업무와 관련하여 합리적이며 객관적인 의사결정이 가능하게 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법에 대해 간략하게 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법에서의 A 단계에 대해 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법에서의 B 단계에 대해 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템에 대해 상세하게 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 GIS 데이터베이스 구축과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 등고선도의 구축과정을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 등고선도의 예시도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 DEM 자료의 예시도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 항공 사진 자료의 예시도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 DSM 자료의 예시도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 음영기복도의 예시도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 태양광에너지 자원 지도의 예시도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 산림바이오매스에너지 자원 지도의 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법에서의 A 단계에 대해 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법에서의 B 단계에 대해 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템에 대해 상세하게 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 GIS 데이터베이스 구축과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 등고선도의 구축과정을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 등고선도의 예시도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 DEM 자료의 예시도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 항공 사진 자료의 예시도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 DSM 자료의 예시도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 음영기복도의 예시도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 태양광에너지 자원 지도의 예시도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 산림바이오매스에너지 자원 지도의 예시도이다.
이하 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법 및 평가 시스템을 상세히 설명한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
이때, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.
본 발명인 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법은 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 구현되는 신재생에너지 현장 평가 프로그램에 의하여 수행된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법에 대해 간략하게 나타낸 순서도이다.
본 발명에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법은 크게 A) GIS(지리정보시스템, Geographic Information System), LiDAR(Light Detection And Ranging) 및 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 3차원 공간정보를 구축하는 단계(S100), 상기 A 단계(S100)에서 구축된 데이터베이스들을 이용하여 신재생에너지 자원 지도를 제작함으로써 신재생에너지 현장 평가를 준비하는 단계(S200) 및 상기 B 단계(S200)에서 준비된 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지를 분석하는 신재생에너지 현장 평가 단계(S300)로 나뉜다.
도 2에 도시된 바와 같이, 상기 A 단계(S100) 즉, GIS, LiDAR 및 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 3차원 공간정보를 구축하는 단계를 상세하게 나타낸 순서도이다.
a) GIS 데이터베이스, LiDAR 데이터베이스 및 위성 영상 데이터베이스를 우선적으로 구축할 수 있다.(S110)
상기 GIS 데이터베이스를 구축하기 위해서는, 도 5에 도시된 바와 같이, 지도나 도면을 통해서 정보를 분석하고 각각의 정보별로 별도의 레이어(Layer)를 만들 수 있다. 목적에 맞는 레이어로 투사하는 작업을 수행하게 되며, 투사한 도면을 컴퓨터로 스캔할 수 있다. 이때, 스캔한 도면의 특정한 부분을 확대하거나 축소하여 볼 수 있으며 필요시 지우거나 추가할 수도 있다. 또한, 스캔하는 과정을 통해서 투사된 부분은 1의 값으로, 투사되지 않은 부분은 0의 값으로 저장되며, 이렇게 저장된 데이터구조를 래스터 구조라 할 수 있다. 스캔한 도면은 화면을 통해서 볼 수는 있으나, 좌표 값을 갖고 있지는 않으므로, 벡터화 과정을 통해서 데이터가 있는 지점에 대한 좌표 값을 갖게 될 수 있다. 좌표 값을 갖게 되면, 정확한 거리 또는 면적을 산출 할 수 있다. 벡터화 과정이 진행된 후, 자료변환 소프트웨어를 이용하여 변환하게 되며, 이때, 본 발명에서는 자료변환 소프트웨어로 Arc/Info를 이용하였으며, 이는 일 실시예에 불과하다. 변환된 데이터베이스에 대한 오류 수정을 거친 후, 좌표투영 및 변환을 거치게 되며, 이때, 좌표투영이란, 경위도 좌표를 절대 좌표로 변경하는 것을 말하며, 변환과정에서는 좌표투영된 결과에 의해서, 좌표 값을 변경하는 것을 말할 수 있다. 이후, 각각의 도면을 접합하게 되며, 도면접합까지의 과정을 거친 후, 완벽한 그래픽 데이터를 GIS 데이터베이스라 할 수 있다.
상기 LiDAR 데이터베이스를 구축하기 위해서는, 일반적으로 LiDAR 시스템을 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 이때, 반사되는 레이저 펄스의 도달 시간을 측정함으로써 반사 지점의 3차원 위치 좌표를 계산이 가능하게 되며, 지표면에 대한 정보를 추출하여 구축할 수 있게 된다. 이는 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
상기 위성 영상 데이터베이스를 구축하기 위해서는, 일반적으로 항공기에 탑재된 디지털 촬영 장비를 이용하여 고해상도의 영상을 획득하는 방법이며, 이러한 디지털 촬영 장비를 이용하여 촬영한 영상을 정사영상 제작, 외부표정, 상호표정, 절대표정, 정사보정, 영상강조, 영상접합 및 정사항공사진검수의 과정을 통해서 위성 영상 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 이미 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
b) 상기 a 단계(S110)에서 구축된 상기 LiDAR 데이터베이스를 이용하여 등고선도를 구축할 수 있다.(S120) 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 LiDAR 데이터베이스의 불규칙한 3차원 데이터로부터 격자(Grid)모델을 생성하고, 생성된 격자모델을 이용해서 상기 등고선도를 구축할 수 있다. 이때, 많은 보간법을 이용하여 상기 등고선도를 구축할 수 있으며, 이미 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략한다. 도 7에 도시된 바와 같이, B-Spline 보간법을 통해서 구축된 상기 등고선도를 확인할 수 있다.
c) 상기 b 단계(S120)에서 구축된 상기 등고선도를 기반으로 자동분류 및 수동분류를 통하여 DEM(Digital Elevation Model) 자료를 구축할 수 있다.(S130) 이때, 자동분류란, TerraScan에서 제공되는 매크로 기능을 통해서 수행할 수 있으며, 이미 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략한다. 또한, 수동분류란, 상기 자동분류 후에 포함되어 있을 수 있는 오류값을 수정하는 것을 의미하며, 도 8에 도시된 바와 같이, 자동분류 및 수동분류를 통하여 구축된 울릉도 지역의 DEM을 확인할 수 있으며, 상기 DEM은 수치표고모델이라 하며, 지형의 위치에 대한 표고를 일정한 간격으로 배열한 수치정보이며, 지형의 기복을 점, 선 형태로 취득하여 구조화한 입체모형으로 국토계획, 관리, 토목, 환경, 자원, 통신 및 군사 목적으로 활용되고 있다.
d) 상기 a 단계(S110)에서 구축된 상기 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 정사보정 및 색상보정을 통하여 항공 사진 자료를 구축할 수 있다.(S140) 정사보정이란, 수치미분편위수정이라 하며, 촬영된 영상을 이용하여 정사투영영상을 제작하는 기법이며, 색상보정은 영상의 명암을 조정하는 것을 의미할 수 있다. 도 9에 도시된 바와 같이, 상기 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 정사보정 및 색상보정을 통하여 구축된 울릉도 지역의 항공 사진 자료이다.
e) 상기 a 단계(S110)에서 구축된 상기 LiDAR 데이터베이스를 이용하여 DSM(Digital Surface Model) 자료를 구축할 수 있다.(S150) 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 LiDAR 데이터베이스를 이용하여 구축된 울릉도 지역의 상기 DSM을 확인할 수 있으며, 상기 DSM이란, 수치표면모델이라 하며, 인공 구조물의 높이까지 3차원으로 표현한 것을 의미하며, 인공 구조물 및 각종 식생이 있는 지구 표면의 표고를 표현하기 위해 일정 간격의 격자점마다 수치로 기록한 표고모델이라 할 수 있다.
f) 일, 월 평균 태양고도, 방위각, 적경 및 적위에 대한 자료를 구축하고, 평균값을 산출할 수 있다.(S160) 태양고도는 태양의 수평면으로부터의 각거리를 말하며, 태양의 위치를 표시하는 좌표의 하나이다. 또한, 태양의 방향과 북극의 방향이 이루는 각의 여각을 태양의 적위라 하며, 태양의 방위각이란, 지평선상에서 자오선과의 교점과 방위각과의 교점인 두 점간의 각 거리를 의미한다. 이에 따라, 평균값을 산출함에 있어서, 우선 매 시간대별 경위도 좌표, 고도, 적경 및 적위값을 참조하여 이를 일평균으로 산출하며, 이를 다시 월평균으로 재산출하여 일, 월 평균값을 산출 할 수도 있다.
g) 상기 d 단계(S140)에서 구축된 항공 사진 자료를 이용하여 임상도(Stock map)를 구축할 수 있다.(S170) 임상도란, 항공 사진을 판독하여 전체 산림을 구별할 수 있도록 작성된 도면을 의미한다.
h) 현장 실사사진을 촬영할 수 있다.(S180)
즉, 다시 말하자면, 상기 a 내지 h 단계(S110 내지 S180)를 통해서, GIS, LiDAR 및 위성 영상 데이터베이스가 구축되며, 구축된 데이터베이스를 통해서 3차원 공간정보가 구축될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 B 단계(S200)는 상기 A 단계(S100)에서 구축된 3차원 공간정보를 이용하여 신재생에너지 자원 지도를 제작하여 신재생에너지 현장 평가를 준비하게 된다.
i) 상기 c 단계(S130)에서 구축된 DEM 자료를 기반으로 월별 평균 음영기복도(Hillshade)를 구축할 수 있으며, 구축된 음영기복도를 분석하여 이를 통해서 태양광에너지 자원 지도를 제작할 수 있다.(S210) 즉, 상기 c 단계(S130)에서 구축된 DEM 자료를 GIS 상용프로그램(ArcView 3.2)의 기능 중 3D Analyst의 Compute Hillshade 기능을 이용하여 구축할 수 있으며, 이는 본 발명의 일 실시예에 불과하다. 도 11에 도시된 바와 같이, 울릉도 지역의 상기 음영기복도를 확인할 수 있으며, 상기 음영기복도란, 3차원의 형태를 가진 지형을 2차원의 평면 위에 자연스럽고, 직관적인 방법으로 표현한 지도를 의미할 수 있다. 다시 말하자면, 상기 음영기복도는 높이 값을 갖는 3차원의 데이터와 빛의 방향, 음영 및 색조를 이용하여 지형을 알아보기 쉽도록 제작한 지도라 할 수 있다. 이러한 상기 음영기복도를 월 별로 작성하게 된다. 가장 태양광 입사량이 많은 지역을 추출한 후, 도면 중첩법, 중첩 분석법 및 점수 중첩법을 통해서 추출할 수 있으며, 본 발명에서는 상기 점수 중첩법을 이용하여 추출하였으며, 이는 일 실시예에 불과하다. 도 12에 도시된 바와 같이, 상기 점수 중첩법을 이용하여 제작된 울릉도 지역의 상기 태양광에너지 자원 지도를 확인할 수 있으며, 1m의 공간 해상도와 효율적인 분석 및 활용을 위하여 500m의 공간 해상도 등 두 가지의 해상도로 구축할 수 있다.
j) 상기 e 단계(S150)에서 구축된 DSM 자료 및 상기 g 단계(S170)에서 구축된 임상도를 기반으로 산림바이오매스에너지 자원 지도를 제작할 수 있다.(S220) 도 13에 도시된 바와 같이, 울릉도 지역의 상기 산림바이오매스에너지 자원 지도를 확인할 수 있으며, 상기 a 단계(S110)에서 구축된 상기 LiDAR 데이터베이스를 이용하여 DSM 자료를 구축할 수 있으며, 상기 LiDAR 데이터베이스를 이용하여 DTM(Digital Terrian Model)도 구축할 수 있다. 상기 DTM이란, 수치지형모델로서, 적당한 밀도로 분포하는 지점들의 위치 및 표고의 수치값을 자기테이프에 기록하고 그 수치값을 이용하여 지형을 표현하여 지형의 기복을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 표현하는 것을 의미할 수 있다. 상기 DSM과 DTM의 차이를 이용하여 수목의 높이를 추정할 수 있다. 이때, 상기 g 단계(S170)에서 구축된 상기 임상도와 수목 높이를 추정한 영상을 중첩시켜 임상도의 개체군별로 나눌 수 있으며, 개체군별 수목의 평균에 따른 흉고직경을 구할 수 있으며, 이를 토대로 개체군별 임상현황을 파악하여 상기 산림바이오매스에너지 자원 지도를 제작할 수 있다.
k) 상기 e 단계(S150)에서 구축된 DSM 자료 및 상기 h 단계(S180)에서 촬영된 현장 실사사진을 기반으로 건물 객체에 대하여 태양고도 및 방위각에 따른 그림자 지역을 추출할 수 있으며,(S230) l) 상기 k 단계(S230에서 추출된 그림자 지역에 해당하는 면적을 계산할 수 있다.(S240) 이를 통해, 일조권 분석에 의한 일조권 침해량 분석을 할 수 있다. 다시 말하자면, 상기 DSM 자료는 수치표면모델이라 하며, 인공 구조물의 높이까지 3차원으로 표현할 것을 의미하며, 인공 구조물 및 식생이 있는 지구의 표면의 표고를 표현하기 위해 일정 간격의 격자점마다 수치로 기록한 표고모델이라 할 수 있으며, 이를 현장 실사사진과 비교하여 특정한 건물 객체에 대한 그림자 지역을 추출할 수 있으며, 상기 그림자 지역에 해당하는 면적을 계산하여, 일조권 침해량 분석이 가능할 수 있다.
즉, 다시 말하자면, 상기 i 단계 내지 l 단계(S210 내지 S240)를 통해서 상기 A 단계(S100)에서 구축된 데이터베이스를 이용하여 신재생에너지 현장 평가를 위한 태양광에너지 자원 지도, 산림바이오매스에너지 자원 지도 및 그림자 지역을 추출하여 이에 해당하는 일조권까지 분석 할 수 있게 된다.
상기 C 단계(S300)는 상기 B 단계(S200)에서 준비된 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지를 분석하는 신재생에너지 현장 평가를 할 수 있다. 신재생에너지, 즉, 태양광에너지 유망단지 분석은 크게 일조권 분석과 주변 건물 일조량 분석을 통해서 이루어진다. 상기 일조권 분석은 선택지점 일조량 확인과 주변 건물 일조량 확인으로 구분되며, 선택지점 일조량 확인은 일조량 분석 대상 지점을 선택하여 일조권 시뮬레이션을 시행하고, 이를 통해서 선택 지점의 일조량과 태양 궤적도를 확인할 수 있다. 또한, 주변 건물 일조량 확인은 도 14에 도시된 바와 같이, 일출부터 시작하여 일몰 시점까지 대상 건물에 의해 영향을 받는 주변 모든 건물의 일조량을 시간별로 계산하여 표시해줌으로써, 해당 지역의 신재생에너지 유망단지의 분석이 가능하게 된다.
도 4은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템에 대해 간략하게 나타낸 순서도이다. 도 4를 참조하여, 상기 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템에 대해 상세하게 알아본다.
상기 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템을 통해서 신재생에너지 현장 평가가 이루어질 수 있으며, 상기 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템은 3차원 지형 및 영상기반으로 구축된 지역의 정보를 제공할 수 있다.
상기 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평사 시스템은 데이터베이스부(100), 자원 지도 제작부(200) 및 현장 평가부(300)로 이루어져 있다.
상기 데이터베이스부(100)는 GIS(지리정보시스템, Geographic Information System) 데이터베이스(110), LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터베이스(120) 및 위성 영상 데이터베이스(130)를 이용하여 신재생에너지 자원 평가를 위한 3차원 공간정보를 구축할 수 있다.
상기 데이터베이스부(100)는 상기 GIS 데이터베이스(110), LiDAR 데이터베이스(120) 및 위성 영상 데이터베이스(130)를 포함하여 구성되며,
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 GIS 데이터베이스(110)를 구축하기 위해서는, 지도나 도면을 통해서 정보를 분석하고 각각의 정보별로 별도의 레이어(Layer)를 만든 뒤, 목적에 맞는 레이어로 투사하는 작업을 수행하게 작업을 수행하게 된다. 투사한 도면을 컴퓨터로 스캔할 수 있으며, 이때 특정한 부분을 확대하거나 축소하여 볼 수 있으며 필요시 지우거나 추가할 수도 있다. 또한, 스캔하는 과정을 통해 투사된 부분은 1의 값으로, 투사되지 않은 부분은 0의 값으로 저장되며, 이렇게 저장된 데이터 구조를 래스터 구조라 할 수 있다. 스캔한 도면은 화면을 통해서 볼 수는 있으나, 좌표 값을 갖고 있지는 않으므로, 벡터화 과정을 통해서 데이터가 있는 지점에 대한 좌표 값을 갖게 될 수 있다. 좌표 값을 갖게 되면, 정확한 거리 또는 면적을 산출 할 수 있다. 벡터화 과정이 진행된 후, 자료변환 소프트웨어를 이용하여 변환하게 되며, 이때, 본 발명에서는 자료변환 소프트웨어로 Arc/Info를 이용하였으며, 이는 일 실시예에 불과하다. 변환된 데이터베이스에 대한 오류 수정을 거친 후, 좌표투영 및 변환을 거치게 되며, 이때, 좌표투영이란, 경위도 좌표를 절대 좌표로 변경하는 것을 말하며, 변환과정에서는 좌표투영된 결과에 의해서, 좌표 값을 변경하는 것을 의미한다. 이후, 각각의 도면을 접합하게 되며, 도면접합까지의 과정을 거친 후의 완벽한 그래픽 데이터를 상기 GIS 데이터베이스(110)라 할 수 있다.
또한, 상기 LiDAR 데이터베이스(120)를 구축하기 위해서는, 일반적으로 LiDAR 시스템을 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 이때, 반사되는 레이저 펄스의 도달 시간을 측정함으로써 반사 지점의 3차원 위치 좌표를 계산이 가능하게 되며, 지표면에 대한 정보를 추출하여 구축할 수 있게 된다. 이는 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
아울러, 상기 위성 영상 데이터베이스(130)를 구축하기 위해서는, 일반적으로 항공기에 탑재된 디지털 촬영 장비를 이용하여 고해상도의 영상을 획득하는 방법이며, 이러한 디지털 촬영 장비를 이용하여 촬영한 영상을 정사영상 제작, 외부표정, 상호표정, 절대표정, 정사보정, 영상강조, 영상접합 및 정상항공사진검수의 과정을 통해서 상기 위성 영상 데이터베이스(130)를 구축할 수 있게 된다. 이는 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
상기 데이터베이스부(100)에서는 일, 월 평균 태양고도, 방위각, 적경 및 적위에 대한 자료(140)를 구축하여 이에 해당하는 평균값을 산출할 수 있다. 상기 태양고도는 태양의 수평면으로부터의 각거리를 말하며 즉, 태양의 위치를 표시하는 좌표의 하나이다. 상기 적위는 태양의 방향과 북극의 방향이 이루는 각의 여각을 의미하며, 상기 방위각은 지평선상에서 자오선과의 교점과 방위각과의 교점인 두 점간의 각 거리를 의미한다. 이를 이용하여 평균값을 산출함에 있어서, 우선 매 시간대별 경위도 좌표, 고도, 적경 및 적위값을 참조하여 일평균으로 산출할 수 있으며, 이를 다시 월평균으로 재산출하여 일, 월 평균값을 산출할 수 있다.
상기 데이터베이스부(100)에서는 임상도(Stock Map)(150) 및 현장 실사사진(160)을 포함하여 이루어질 수 있다. 이때, 임상도(150)는 항공 사진 자료(131)를 이용하여 구축할 수 있으며, 도 9에 도시된 바와 같이, 항공 사진을 판독하여 전체 산림을 구별할 수 있도록 작성된 도면을 의미한다.
상기 항공 사진 자료(131)는 상기 위성 영상 데이터베이스(130)를 이용하여 정사보정 및 색상보정을 통하여 상기 데이터베이스부(100)에 구축할 수 있다. 더불어, 정사보정은 수치미분편위수정이라 하며, 촬영된 영상을 이용하여 정사투영영상을 제작하는 기법을 의미하며, 색상보정은 영상의 명암을 조정하는 것을 의미한다.
상기 데이터베이스부(100)는 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 LiDAR 데이터베이스(120)를 이용하여 등고선도(121)를 제작할 수 있으며, 상기 LiDAR 데이터베이스(120)의 불규칙한 3차원 데이터로부터 격자(Grid)모델을 생성하고, 생성된 격자모델을 이용해서 상기 등고선도(121)를 구축할 수 있다. 이때, 많은 보간법을 이용하여 상기 등고선도(121)를 구축할 수 있으며, 이는 이미 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
상기 데이터베이스부(100)는 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 등고선도(121)를 기반으로 자동분류 및 수동분류를 통하여 DEM(Digital Elevation Model) 자료(122)를 구축할 수도 있다. 자동분류는 TerraScan에서 제공되는 매크로 기능을 통해서 수행할 수 있으며, 이는 이미 널리 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략한다. 또한, 수동분류는 상기 자동분류 후에 포함되어 있을 수 있는 오류값을 수정하는 것을 의미한다. 상기 DEM 자료(122)는 수치표고모델이라 하며, 지형의 위치에 대한 표고를 일정한 간격으로 배열한 수치정보이며, 지형의 기복을 점, 선 형태로 취득하여 구조화한 입체모형으로 국토계획, 관리, 토목, 환경, 자원, 통신 및 군사 목적으로 활용되고 있다. 상기 음영기복도는 상기 DEM 자료를 상용 프로그램(ArcView 3.2)의 기능 중 3D Analyst의 Compute Hillshade 기능을 이용하여 구축할 수 있으며, 이는 본 발명의 일 실시예에 불과하다.
상기 데이터베이스부(100)는 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 LiDAR 데이터베이스(120)를 이용하여 DSM(Digital Surface Model) 자료(123)을 구축할 수도 있다. 상기 DSM 자료(123)는 수치표면모델이라 하며, 인공 구조물의 높이까지 3차원으로 표현한 것을 의미하며, 인공 구조물 및 각종 식생이 있는 지구 표면의 표고를 표현하기 위해 일정 간격의 격자점마다 수치로 기록한 표고모델이라 할 수 있다.
즉, 다시 말하자면, 상기 데이터베이스부(100)에는 GIS 데이터베이스(110), LiDAR 데이터베이스(120) 및 위성 영상 데이터베이스(130)가 구축되며, 구축된 데이터베이스를 통해서 다양항 3차원 공간정보가 구축될 수 있다.
상기 자원 지도 제작부(200)는 태양광에너지 자원 지도(210) 및 산림바이오매스에너지 자원 지도(220)를 포함하여 구성되며,
상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 상기 DSM 자료(123) 및 상기 현장 실사 사진(160)을 기반으로 건물 객체에 대하여 태양고도 및 방위각에 따른 그림자 지역(230)이 추출되어 구성될 수 있다. 추출된 상기 그림자 지역(230)에 대한 면적을 계산 할 수도 있으며, 이를 통해, 일조권 분석에 의한 일조권 침해량 분석을 할 수도 있다. 다시 말하자면, 상기 DSM 자료(123)를 상기 현장 실사사진(160)과 비교하여 특정한 건물 객체에 대한 상기 그림자 지역(230)을 추출할 수 있으며, 상기 그림자 지역(230)에 해당하는 면적을 계산하여, 일조권 침해량 분석이 가능할 수도 있다.
상기 자원 지도 제작부(200)는 상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 상기 DEM 자료(122)를 기반으로 구축된 월별 평균 음영기복도(Hillshade)(211)의 분석을 통해서 제작할 수 있다. 도 11에 도시된 바와 같이, 상기 음영기복도(211)는 3차원의 형태를 가진 지형을 2차원의 평면 위에 자연스럽고, 직관적인 방법으로 표현한 지도를 의미하며, 다시 말하자면, 상기 음영기복도(211)는 높이 값을 갖는 3차원의 데이터와 빛의 방향, 음영 및 색조를 이용하여 지형을 알아보기 쉽도록 제작한 지도라 할 수 있다. 상기 태양광 에너지 자원 지도(210)의 제작을 위해서는, 상기 음영기복도(211)를 월 별로 작성하게 되며, 작성된 상기 음영기복도(211)를 통해서, 가장 태양광 입사량이 많은 지역을 추출한 후, 도면 중첩법, 중첩 분석법 및 점수 중첩법 중 선택되는 어느 하나를 통해서 추출할 수 있다. 추출된 상기 태양광에너지 자원 지도(210)는 도 12에 도시된 바와 같이, 1m의 공간 해상도와 효율적인 분석 및 활용을 위하여 500m의 공간 해상도 등 두 가지의 해상도로 구축할 수도 있다.
상기 자원 지도 제작부(200)는 상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 DSM 자료(123) 및 임상도(150)를 기반으로 도 13에 도시된 바와 같이, 상기 산림바이오매스에너지 자원 지도(220)가 제작할 수 있다. 이를 위해서는, 상기 LiDAR 데이터베이스(120)를 이용하여 DTM(Digital Terrian Model) 자료를 구축할 수도 있다. 상기 DTM 자료는 수치지형모델로서, 적당한 밀도로 분포하는 지점들의 위치 및 표고의 수치 값을 자기테이프에 기록하고 그 수치 값을 이용하여 지형을 표현하며, 지형의 기복을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 표현하는 것을 의미한다. 상기 자원 지도 제작부(200)는 상기 DSM 자료(123)와 DTM 자료의 차이를 이용하여 수목의 높이를 추정할 수 있다. 이때, 상기 임상도(150)와 수목 높이를 추정한 영상을 중첩시켜 상기 임상도(150)의 객체군별로 나눌 수 있으며, 개체군별 수목의 평균에 따른 흉고직경을 구할 수 있게 된다. 이를 토대로 개체군별 임상현황을 파악하여 상기 산림바이오매스에너지 자원 지도(220)를 제작할 수 있다.
즉, 다시 말하자면, 상기 자원 지도 제작부(200)는 상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 데이터베이스 및 3차원 공간정보를 이용하여 신재생에너지 현장 평가를 위한 상기 태양광에너지 자원 지도(210), 산림바이오매스에너지 자원 지도(220) 및 그림자 지역(230)을 추출하여 이에 해당하는 일조권까지 분석 할 수 있다.
상기 현장 평가부(300)는 상기 자원 지도 제작부(200)에서 제작된 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지를 분석하는 신재생에너지 현장 평가를 할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법 및 평가 시스템에 따르면, 상기 GIS, LiDAR 및 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 다양한 3차원 공간정보를 구축하게 되고, 구축된 상기 3차원 공간정보를 이용하여 상기 신재생에너지 자원 지도를 제작할 수 있게 된다. 또한, 제작된 상기 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지를 분석할 수 있게 된다. 즉, 다시 말하자면, 상기 신재생에너지 유망단지 분석은 크게 일조권 분석과 주변 건물 일조량 분석을 통해서 이루어진다. 일조권 분석은 선택 지점 일조량 확인과 주변 건물 일조량 확인으로 구분될 수 있으며, 선택 지점 일조량 확인은 일조량 분석 대상 지점을 선택하여, 일조권 시뮬레이션을 시행함으로써, 해당 지점의 측정 지점에 해당하는 일조량과 태양 궤적도를 확인할 수 있다. 또한, 주변 건물 일조량 확인은 도 14에 도시된 바와 같이, 일출부터 시작하여 일몰 시점까지 대상 건물에 의해 영향을 받는 주변 모든 건물의 일조량을 시간별로 계산하여 표시해줌으로써, 해당 지역의 신재생에너지 유망단지의 분석이 가능할 수 있다.
더불어, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(Optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 도면에 의해 설명되었으나 이는 본발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것 일 뿐, 본 발명은 상기의 일 실시예에 한정되는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허 청구 범위뿐 아니라 이 특허 청구 범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100 : 데이터베이스부
110 : GIS 데이터베이스
120 : LiDAR 데이터베이스 121 : 등고선도
122 : DEM(Digital Elevation Model)
123 : DSM(Digital Surface Model)
130 : 위성 영상 데이터베이스 131 : 항공 사진 자료
140 : 태양고도, 방위각, 적경 및 적위 자료
150 : 임상도
160 : 현장 실사사진
200 : 자원 지도 제작부
210 : 태양광에너지 자원 지도 211 : 음영기복도
220 : 산림바이오매스에너지 자원 지도
230 : 그림자 지역
300 : 현장 평가부
110 : GIS 데이터베이스
120 : LiDAR 데이터베이스 121 : 등고선도
122 : DEM(Digital Elevation Model)
123 : DSM(Digital Surface Model)
130 : 위성 영상 데이터베이스 131 : 항공 사진 자료
140 : 태양고도, 방위각, 적경 및 적위 자료
150 : 임상도
160 : 현장 실사사진
200 : 자원 지도 제작부
210 : 태양광에너지 자원 지도 211 : 음영기복도
220 : 산림바이오매스에너지 자원 지도
230 : 그림자 지역
300 : 현장 평가부
Claims (13)
- 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 구현되는 현장 평가 프로그램에 의하여,
A) GIS(지리정보시스템, Geographic Information System) 데이터베이스, LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터베이스 및 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 3차원 공간정보를 구축하는 단계(S100);
B) 상기 A 단계(S100)에서 구축된 3차원 공간정보를 이용하여 신재생에너지 자원 지도를 제작하여 신재생에너지 현장 평가를 준비하는 단계(S200); 및
C) 상기 B 단계(S200)에서 준비된 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지를 분석하는 신재생에너지 현장 평가 단계(S300);
를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 A 단계(S100)는
a) GIS, LiDAR 및 위성 영상 데이터베이스를 구축하는 단계(S110);
b) LiDAR 데이터베이스를 이용하여 등고선도를 구축하는 단계(S120);
c) 상기 b 단계(S120)에서 구축된 등고선도를 기반으로 자동분류 및 수동분류를 통하여 DEM(Digital Elevation Model) 자료를 구축하는 단계(S130);
d) 위성 영상 데이터베이스를 이용하여 정사보정 및 색상보정을 통하여 항공사진 자료를 구축하는 단계(S140);
e) LiDAR 데이터베이스를 이용하여 DSM(Digital Surface Model) 자료를 구축하는 단계(S150);
f) 일, 월 평균 태양고도, 방위각, 적경, 적위에 대한 자료를 구축하고, 평균값을 산출하는 단계(S160);
g) 상기 d 단계(S140)에서 구축된 항공 사진 자료를 이용하여 임상도(Stock Map)를 구축하는 단계(S170); 및
h) 현장 실사사진을 촬영하는 단계(S180);
를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 B 단계(S200)는
i) 상기 c 단계(S130)에서 구축된 DEM 자료를 기반으로 월별 평균 음영기복도(Hillshade)를 구축 및 분석을 통하여 태양광에너지 자원 지도를 제작하는 단계(S210);
j) 상기 e 단계(S150)에서 구축된 DSM 자료 및 상기 g 단계(S170)에서 구축된 임상도를 기반으로 산림바이오매스에너지 자원 지도를 제작하는 단계(S220);
k) 상기 e 단계(S150)에서 구축된 DSM 자료 및 상기 h 단계(S180)에서 촬영된 현장 실사사진을 기반으로 건물 객체에 대하여 태양고도 및 방위각에 따른 그림자 지역 추출하는 단계(S230); 및
l) 상기 k 단계(S230)에서 추출된 그림자 지역에 해당하는 면적을 계산하는 단계(S240);
를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 방법.
- GIS(지리정보시스템, Geographic Information System) 데이터베이스(110), LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터베이스(120) 및 위성 영상 데이터베이스(130)를 이용하여 신재생에너지 자원 평가를 위한 3차원 공간정보가 구축되는 데이터베이스부(100);
상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 3차원 공간정보를 이용하여 신재생에너지 지원 지도를 제작하여 신재생에너지 현장 평가가 준비되는 자원 지도 제작부(200); 및
상기 자원 지도 제작부(200)에서 제작된 신재생에너지 자원 지도를 이용하여 신재생에너지 유망단지가 분석되는 현장 평가부(300);
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 4항에 있어서,
상기 데이터베이스부(100)는
GIS 데이터베이스(110), LiDAR 데이터베이스(120) 및 위성 영상 데이터베이스(130)를 포함하여 구성되며,
일, 월 평균 태양고도, 방위각, 적경, 적위에 대한 자료(140)를 구축하여 평균값을 산출되며, 임상도(Stock Map)(150)가 구축되고, 현장 실사사진(160)을 촬영하는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 5항에 있어서,
상기 데이터베이스부(100)는
상기 LiDAR 데이터베이스(120)를 이용하여 등고선도(121)를 제작하는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 6항에 있어서,
상기 데이터베이스부(100)는
제작된 상기 등고선도(121)를 기반으로 자동분류 및 수동분류를 통하여 DEM(Digital Elevation Model) 자료(122)를 구축하는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 5항에 있어서,
상기 데이터베이스부(100)는
상기 LiDAR 데이터베이스(120)를 이용하여 DSM(Digital Surface Model) 자료(123)를 구축하는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 5항에 있어서,
상기 데이터베이스부(100)는
상기 위성 영상 데이터베이스(130)를 이용하여 정사보정 및 색상보정을 통하여 항공사진 자료(131)를 구축하는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 9항에 있어서,
상기 자원 지도 제작부(200)는
태양광에너지 자원 지도(210) 및 산림바이오매스에너지 자원 지도(220)가 제작되는 것을 특징으로 하며, 상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 DSM 자료(123) 및 촬영된 현장 실사사진(160)을 기반으로 건물 객체에 대하여 태양고도 및 방위각에 따른 그림자 지역(230)이 추출되는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 10항에 있어서,
상기 자원 지도 제작부(200)는
추출된 상기 그림자 지역(230)에 대한 면적이 계산되는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 10항에 있어서,
상기 자원 지도 제작부(200)는
상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 DEM 자료(122)를 기반으로 월별 평균 음영기복도(Hillshade)(211)를 구축 및 분석하여 상기 태양광에너지 자원 지도(210)가 제작되는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
- 제 10항에 있어서,
상기 자원 지도 제작부(200)는
상기 데이터베이스부(100)에서 구축된 DSM 자료(123) 및 임상도(150)를 기반으로 산림바이오매스에너지 자원 지도(220)가 제작되는 것을 특징으로 하는 3차원 영상기반 신재생에너지 현장 평가 시스템.
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