Herkes, mümkün olduğunca basit bir şekilde, görünür gökyüzü yüzdesinin nasıl hesaplanacağını açıklayabilir mi?
Bir uydu araştırması yaptım ve binaların yüksekliğini ve aralarındaki mesafeyi hesapladım.
Bu verileri, durduğum yere göre görünür gökyüzü yüzdesini hesaplamak için nasıl kullanabilirim?
Yanıtlar:
Genellikle zeminin nerede olduğuna dair verilerimiz vardır , bu yüzden bunu kullanmak zorundayız. Zemin 3B olarak sağlam bir rakam belirler. Bu rakamı, görüntüleyicide ortalanan birim küreye radyal olarak yansıtırsınız: bu, zemini küredeki bir bölgeye eşler. Kalan bölgenin alanını hesaplayın : bu, gökyüzünün ( steradians cinsinden ) maruz kalan katı açıdır . Kürenin toplam alanına bölün (4 pi'ye eşit) ve gökyüzü yüzdesini elde etmek için 100 ile çarpın.
Daha canlı bir açıklama tercih ederseniz, izleyiciyi küçük bir küresel balonun ortasına koyun ve ondan gökyüzünü boyamasını isteyin. Kullandığı boya miktarını, balonun tamamını boyamak için gereken miktara bölün ve 100 ile çarpın.
Gerçekte, o kadar basit olmayan bazı teknik detaylar vardır.
Küre üçgen şeklinde bir ağ (TIN) olarak verildiğinde küre üzerindeki projeksiyon oldukça basittir, çünkü sadece bir üçgeni bir küreye yansıtmak için kod yazmanız gerekir. Zemin ızgaralı yükseklik modeli (DEM) olarak verildiğinde, her ızgara hücresini 3D dörtgen olarak düşünebilirsiniz. Bunu bir diyagonal boyunca iki üçgene bölebilir ve her üçgeni kürenin üzerine eşleyebilirsiniz. Her iki durumda da, kürenin üzerinde bir dizi yansıtılmış üçgen var. Küreyi bir haritaya yansıtarak (örneğin stereografik bir projeksiyonla) bu üçgenlerin çokgen bir bölgeye toplanması standart bir düzlem hesaplama geometrisi problemine indirgenebilir (örneğin bir düzlem tarama yöntemi kullanılarak). Gerisi kolaydır (bir CBS için).
Bu görüntü, şehir merkezindeki yukarı doğru bakan bir izleyiciye odaklanmış bir gnomonik projeksiyonda küçük bir simüle gökdelen kenti gösteriyor. CBS, bu binaların kenarlarını ve çatılarını temsil eden çokgenleri "birleştirebilir" (birleştirebilir) ve sonra kalan (beyaz) alanın alanını hesaplayabilir. Bir gnomonik projeksiyon seçildi çünkü düz mimari çizgiler eğrilerden ziyade çizgi parçaları olarak işleniyor.
Sadece bir zemine ve binalara sahip olduğunuzda bu hesaplamayı yapmak için bir CBS hizmete sokulabilir. Binalar büyük olasılıkla dikdörtgen koleksiyonu olarak mevcuttur. Bir dikdörtgenin tepe noktası, izleyiciye göre Öklid koordinatlarına (x, y, z) sahiptir. Bunları küresel koordinatlara dönüştürün: yani enlem ve boylam. Dönüştürülen dikdörtgen için bir çokgen oluşturun. Bunu tüm binaların tüm bölümleri için tüm dikdörtgenler için yapın, bu da "çokgen özellik katmanı" ile sonuçlanır. Daha sonra, CBS'de (1) özelliklerin set-teorik birleşimini hesaplayın, (2) ortaya çıkan alanı hesaplayın, (3) bunu dünyanın yüzey alanının yarısından çıkarın (diğer yarısı toprak içindir), ve (4) dünyanın tüm alanına bölün (yüzde elde etmek için 100 ile çarparak). Hesaplama çabası N * log (N) ile orantılıdır, burada N köşe noktası sayısıdır. Doğruluk, CBS'nin dikdörtgenleri ne kadar iyi temsil ettiğine bağlıdır (dikdörtgen kenarlarını daha yakın aralıklı köşe dizilerine bölmeniz gerekebilir). Doğruluk gereksinimlerinize bağlı olarak Monte-Carlo tabanlı yaklaşımları (örneğin, ışın izleme başka bir yanıtta savunuldu), birkaç yüz binden fazla köşeye sahip olduğunuzda - yani, izleyici on binlerce bina ile tamamen çevrelendiğinde (ve bölümlerini görebildiğinde :-)).
İşte CBS yerine bilgisayar grafik dünyasından gelen bir cevap - bu nedenle, hangi araç (lar) ı kullanmak için talimatlar yerine bir algoritmanın açıklamasıdır.
Tanım: Bir ışın bir başlangıç noktasıdır + bir yön; başlangıç noktasında başlayan ve bu doğrultuda sonsuzluğa devam eden çizgidir.
Aşağıdaki temel bileşenlere ihtiyacınız var:
Belirli bir ışının zemine çarpıp çarpmadığını test etme yeteneği.
Belirli bir ışının bir binaya çarpıp çarpmadığını test etme yeteneği.
3B kartezyen koordinat alanında tüm verileriniz (binalar, zemini temsil eden bilgiler).
Işın testleri için uygulanacak kesin formüller, "zemini" (mükemmel bir küre? Arazi?) Ve "bir binayı (ekstrüde bir dikdörtgen? Tam bir 3D model?) Nasıl temsil ettiğinize bağlıdır. Basit geometri için, bulunması ve uygulanması kolaydır. (örneğin, "ışın küpü kesişimi" için arama yapın).
Her durumda, bir noktadan gökyüzünün görünürlüğünün% 'si olarak cevap önemsizdir: Sorgu noktanızdan rastgele yönlerle çok sayıda ışın ateşleyin. Test noktasından görülebilen gökyüzünde oranı vermedi ışınlarının sayısına eşittir değil bir bina veya yere vurmak.
Cevap kesin değil, ancak sadece daha fazla ışın ekleyerek istediğiniz hassasiyet düzeyinde hesaplayabilirsiniz.
Yukarıda açıklandığı gibi, mutlaka çok hızlı değildir; ancak uygulayabileceğiniz çok iyi belgelenmiş optimizasyonlar var.
(Bir dizi nokta ve aynı bina veri kümesinde gökyüzü görünürlüğünü hesaplamak için, bu yaklaşımın basit bir uzamsal indeks eklendikten sonra yeniden çıkmaya dayalı yaklaşımları sudan üfleyeceğini umuyorum.)
Gökyüzü görüş faktörü (SVF), görünür gökyüzünün (Ω) iki boyutlu bir gösterimden görüldüğü gibi belirli bir gözlem noktasının üzerindeki kısmı tarafından tanımlanır (bkz. Şekil a). Algoritma, ufuk γi'nin n (sekizde burada gösterilmiştir) yönlerinin dikey yükseklik açısını belirtilen R (b) yarıçapına göre hesaplar.
Sky-view faktörünün mevcut görselleştirme tekniklerinin, örneğin analitik tepe gölgelemedeki yön aydınlatma problemlerinin dezavantajlarının üstesinden gelmesi önerilmiştir.
Görünür gökyüzünün bir kısmını ifade etmek için en uygun ölçü, katı açıdır Ω. Bu, bir nesnenin bir gözlemciye ne kadar büyük göründüğünün bir ölçüsüdür. Bir nesnenin katı açısı, nesnenin gözlem noktasında ortalanmış birlik küresine izdüşümünün A alanı ile orantılıdır.
SVF 0 ile 1 arasında değişir. 1'e yakın değerler, neredeyse tüm yarımkürenin görünür olduğu anlamına gelir, bu da açıkta kalan özelliklerde (düzlemler ve zirveler) görülürken, derin lavabolarda ve derin vadilerin alt kısımlarında 0'a yakın değerler bulunur. neredeyse hiç gökyüzü görünmüyor. SVF fiziksel bir niceliktir (yükseklik verilerini dikey abartı ile işlemezsek).
@Mic_cord'un işaret ettiği gibi, Remote Sens'te SVF ile veri görselleştirme üzerine yayınlanan bir makale var. 2011, 3 (2), 398-415; doi: 10,3390 / rs3020398.
SVF hesaplaması için ücretsiz bir araç (ve daha fazlası) http://iaps.zrc-sazu.si/en/rvt#v adresinde bulunabilir.
Ecotect (şimdi bir AutoDesk aracı ) bunu yapmanızı sağlar. Daha genel olarak, bu durum gün ışığı alanında sık sık incelenir ve bu alandan bir aracın kullanımı CBS'den daha kolay olabilir. (Gerçi bunu yapabilen ve güneşe maruz kalmayı hesaplayabilen bir CBS eklentisi duymuştum, ancak bunu hiç bulamamıştım).
GRASS GIS sürüm 7'de (aslında kararlı değil) r.skyview komutu vardır ( r.horizon komutuna dayanarak , kararlı GRASS v.6'da da mevcuttur).
Bir arazi modelini temsil eden bir raster görüntüsünü okur, piksel değeri arazi özellik yüksekliklerine karşılık gelir (örn. Bina yükseklikleri) ve her piksel için "skyview faktörü" nü hesaplar.
Öncelikle verilerinizi (bilinmeyen format) bir raster veri kümesine dönüştürmeniz gerekir.
Görmek:
http://grass.osgeo.org/grass70/manuals/addons/r.skyview.html