[发明专利]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

说明书

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。

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P_XYZ和仅含颜色信息的集合P_RGB；