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GISデータを用いた都市内における
日射量分布解析
その6 画像データベースの構築
○森 太郎(北海道大学)
大沢 飞智(北海道大学)
研究の目的
? すべての分野でのエネルギー消費量削減の必要
性
? 建築分野ではアクティブおよびパッシブソーラー
技術の適用が積極的に行われている.
? 日射利用,制御に関する技術は,周辺環境の強
い影響をうけるが,その影響を解析する手法が十
分に適用されていない.
? 近年,フリー,または安価に提供されるようになっ
てきたGISデータを用いて対象の建物の周辺環境
を構築し,シミュレーションに利用.
簡単に手法を説明すると
使っているデータ
基盤地図情報
(都市計画基礎調査)
建物の外形線
建物の情報(用途等)
地盤面高さ
4
20km 2km
簡単に手法を説明すると
5
建物の外形線は基盤地図情報から
地盤面の高さは基盤地図情報から
ALOSのデータを使って建物の高さを
求める
簡単に手法を説明すると
Orthography Sky Image
(OSI) from GIS data
→ with solar position
→ climate data
Energy plus, Esp-r
→ thermal load
thermal environment
→Not heavy
6
簡単に手法を説明すると
Build Urban Geometry by
GIS data
→ Obstacles
→ Detail Analysis
Radiance (3 phase
method) + our personal
code
→ thermal load
thermal environment
7
簡単に手法を説明すると
8
今回紹介する方法
正射影画像
X(西)
Z(天空)
Y(南)
Q2
h
A
O
Q1
Q
250px
L
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
時刻別水平面全天日射量 (energy-plus)[Wh/m?]
時刻別水平面全天日射量 (本手法)[Wh/m?]
? あらかじめデータを作っているので,計算時間は
モデルを作成した場合の1/150なのでパラメータ
を振った計算が可能
? 気象データといえばテキストデータだったけれども
画像データでも気象データは保管が可能
? テキストよりも視覚に訴えて理解が進む可能性
? 但し,障害物が「ある」または「ない」を判断すれば
よい
? 画像データは情報が入っていない場所が多く,効
率が悪い→改善
今回紹介する方法の特徴
利用する画像フォーマット
? 32bit,tiffフォーマット
? 1pixelにRGBそれぞれの色信号(単精度実数,
但し,最大値は1)
? 8区分作ることができる.
画像の特性を生かした補正
? 本手法は視点の情報を用いているため,建物
の重心が変化すると誤差が生じる.
画像の特性を生かした補正
区分 距離範囲[m] スクリーン位置[m]
区分1 0~20 10
区分2 20~40 30
区分3 40~60 50
区分4 60~80 70
区分5 80~100 90
区分6 100~120 110
区分7 120~140 130
区分8 140~200 170
周辺建物 200~2000 200
補正結果
重心座標を西に9m移動
BA
元データ補正後
本手法 すべてモデリング
重心座標を南に9m移動
BA
補正結果
元データ補正後
本手法 すべてモデリング
重心座標を上に9m移動
BA
補正結果
元データ補正後
本手法 すべてモデリング
画像データの供给方法
まとめ
? GISデータを利用して日射障害物を再現する
方法を紹介
? 正射影画像を用いる方法について紹介
? Tiffフォーマットを用いたデータベースの作成方
法,補正方法を紹介
? 画像データの供给方法について紹介
? パッシブ手法を用いた住宅の暖房負荷解析
? PV,太陽熱集熱量の分析

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