Wykorzystanie danych z lotniczego skaningu laserowego do analizy nachylenia i ekspozycji dachów w celu montażu kolektorów słonecznych

• Autorzy: Witkowska A. , Bielecka E.

Warianty tytułu

EN

Analysis of exposure and slope of roofs for photovoltaics installation based on airborne scanning data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Ograniczone zasoby złóż paliw oraz ich rosnąca cena na rynku, a także postępujące w ostatnich latach zmiany klimatyczne sprawiły, że coraz więcej uwagi poświęca się środowisku oraz odnawialnym źródłom energii. Wychodząc naprzeciw wymienionym problemom, w artykule podjęto próbę analizy geometrii dachów wybranego osiedla domów jednorodzinnych w kontekście montażu kolektorów słonecznych. Do badań nad przedstawionym zagadnieniem wykorzystano dane pochodzące z lotniczego skaningu laserowego oraz obrysy budynków. Na użytek gospodarstw domowych dachy budynków wydają się być najodpowiedniejszą lokalizacją do montażu kolektorów słonecznych, dlatego przeprowadzone analizy zawężono do tych obszarów. Z uwagi na specyfikę samych urządzeń w analizach uwzględniono kilka czynników, takich jak: efekt zacienienia, minimalna powierzchnia, jak również nachylenie czy orientacja połaci dachowych. Właściwie dobrane kryteria klasyfikacyjne rastrowych modeli spadków, ekspozycji i usłonecznienia umożliwiły wskazanie obszarów dogodnych pod względem montażu kolektorów słonecznych, a tym samym stały się podstawą do określenia indywidualnych „predyspozycji słonecznych” dachów zabudowy mieszkalnej.

EN

The limited amount of fossil fuels, their growing price on the market and progressive climatical changes last years caused that more attention have been focused on environment and the renewable sources of energy. This paper presents the results of the analysis aiming at selection of roof areas suitable for the installation of photovoltaic devices. Airborne lasers scanning data combined with the digital topographic data were the basis for delimitation of the slope, exposure, and not shaded roof area.

Słowa kluczowe

PL

lotniczy skaning laserowy; słoneczny kataster; numeryczny model pokrycia terenu; zacienienie; panele słoneczne; NMPT

EN

airborne lasers scanning; solar cadastre; digital surface model; DSM; solar radiation; shadowing, photovoltaics

• Wydawca: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 63, nr 2
• Strony: 103--115
• Opis fizyczny: Bibliogr. 28 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Witkowska A.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Inżynierii Lądowej i Geodezji, Instytut Geodezji, Zakład Systemów Informacji Geograficznej, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

autor

Bielecka E.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Inżynierii Lądowej i Geodezji, Instytut Geodezji, Zakład Systemów Informacji Geograficznej, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

Bibliografia

• [1] Bolkowski J., Słoneczne katastry, Administrator, 5, 2011, 37-38.
• [2] Bujakiewicz A., Preuss R., Ocena możliwości automatycznej rekonstrukcji 3D modeli budynków z danych fotogrametrycznych, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 19, 2009, 23-33.
• [3] Borowiec N., Generowanie trójwymiarowego modelu budynku na podstawie danych lidarowych, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 20, 2009, 47-56.
• [4] Borowiec N., Budowa modelu budynku na podstawie danych z ewidencji gruntów i budynków oraz lotniczego skaningu laserowego, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 21, 2010, 43-52.
• [5] Chaves A., Bahill A.T., Locating Sites for Photovoltaic Solar Panels. Pilot study uses DEM derived from LiDAR, ArcUser, 13, 4, 2010, 24-27.
• [6] Chwieduk D., Dostępność promieniowania słonecznego do obudowy budynku zlokalizowanego w Polsce Centralnej, Polska Energetyka Słoneczna, 1-4, 2008, 46-56.
• [7] Dorninger P., Pfeifer N., A comprehensive automated 3D approach for building extraction, reconstruction, and regularization from airborne laser scanning point clouds, Sensors, 8, 2008, 7323-7343.
• [8] Elberink S.O., Problems in Automated Building Reconstruction based on Dense Airborne Laser Scanning Data, The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Beijing, Chiny, 37, WG III/3, 2008, 93-98.
• [9] ESRI, ArcGIS Desktop 10.0, 2013. http://help.arcgis.com.
• [10] Höfle B., Mücke W., Dutter M., Rutzinger M., Dorninger P., Detection of building regions using airborne LiDAR - A new combination of raster and point cloud based GIS methods, Proceedings of GI Forum - International Conference on Applied Geoinformatics, Salzburg, Austria, 2009, 66-75.
• [11] Ickiewicz I., Kolektory słoneczne - analiza opłacalności, Polska Energetyka Słoneczna, 1, 2005, 13-15.
• [12] Jochem A., Höfle B., Hollaus M., Rutzinger M., Object Detection Airborne LiDAR data for improved solar radiation modeling in urban areas, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Paryż, Francja, 38, 3/W8, 2009, 1-6.
• [13] Królikowski J., Słoneczny kataster, Geodeta - Magazyn Geoinformacyjny, 1, 2011, 8-12.
• [14] Levinson R., Akbari H., Pomerantz M., Gupta S., Solar access of residential rooftops in four California cities, Solar Energy, 83, 2009, 2120-2135.
• [15] Matikainen L., Hyyppa J., Hyyppa H., Automatic detection of bulding from laser scanner data for map updating, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Dresden, Germany, 34, 3/W13, 2003.
• [16] Miasto Stołeczne Warszawa, Biuro Zamówień Publicznych, 2013, http://ogloszeniabzp.um.warszawa.pl/zamowienie.php?zamowienie=38301.
• [17] Norwisz J., Musielak T., Boryczko B., Odnawialne źródła energii - polskie definicje i standardy, Rynek Energii, 1, 2006.
• [18] Rottrnsteiner F., Briese Ch., Automatic generation of building models from LIDAR data and the integration of aerial images, The International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 34, 3/W13, 2003.
• [19] Rottrnsteiner F., Trinder J., Kubik K., Automated delineation of roof planes from lidar data, The International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 36, 3/W19, 2005, 221-226.
• [20] Rottrnsteiner F., Automatic updating of building data bases from digital surface models and multi-spectral images: Potential and limitations, The International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Istambuł, Turcja, 37, WG III/4, 2008, 265-270.
• [21] Sampath A., Shan J., Building roof segmentation and reconstruction from LiDAR point clouds using clustering techniques, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 38, B3, 2008, 279-284.
• [22] Schiewe J., Fusion and perceptual organization of features from multi-sensor data: general concepts and new developments, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 37, B3, 2004, 605-610.
• [23] Solar American Cities, 2013. http://solaramericancities.org.
• [24] Sukiennik K., Mapy potencjału słonecznego - ekomoda czy energetyczna szansa?, ArcanaGIS Magazyn dla użytkowników oprogramowania ESRI, 8, 2013, 36-40.
• [25] SUN-AREA, Research Project SUN-AREA Osnabrück, Solar-Roof Catastre Location study for photovoltaic panels with high resolution sensors (Laserscanning), Materiały konferencyjne, 2011.
• [26] Tovari D., Vögtle T., Object classification in laser scanning data, The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, 36, 8/W2, 2004, 45-49.
• [27] Więcka A., Santorska A., Rozwój rynku kolektorów słonecznych w Polsce w 2012 r., VI Forum Przemysłu Energetyki Słonecznej, Toruń, 2012.
• [28] Witkowska A., Określenie zacienienia zabudowy jednorodzinnej na podstawie danych lotniczego skaningu laserowego, Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, Roczniki Geomatyki, t. 10, z. 4(54), 2012, 157-164.