Sammanfattning av denna webbsida: En tröskel för relativ höjd definieras för att separera potentiella takpunkter från punktmolnet, följt av en segmentering av dessa punkter till homogena områden som uppfyller de definierade begränsningarna för takplan. Den normala vektorn för varje laserpunkt är en utmärkt funktion för att bryta ner punktmolnet i segment som beskriver plana fläckar. En objektbaserad felbedömning görs för att fastställa riktigheten i den presenterade klassificeringen. Det resulterar i 94,4% fullständighet och 88,4% korrekthet. När alla takplan upptäcks i 3D-punktens moln utförs en analys av solpotentialen för varje punkt. Skuggeffekter av närliggande objekt beaktas genom att beräkna horisonten för varje punkt i punktmolnet. Effekter av molntäcke beaktas också genom att använda data från en närliggande meteorologisk station. Som ett resultat härleds den årliga summan av den direkta och diffusa strålningen för varje takplan. Den presenterade metoden använder den fullständiga 3D-informationen för både funktionsextraktion och solpotentialanalys, som erbjuder ett antal nya tillämpningar inom områden där naturliga processer påverkas av den inkommande solstrålningen (t.ex. evapotranspiration, distribution av permafrost). Den presenterade metoden detekterades helt automatiskt en delmängd av 809 av 1.071 takplan där det aritmetiska medelvärdet av den årliga inkommande solstrålningen är mer än 700 kWh/m 2.
Ref tar hänsyn till skuggeffekter genom att beräkna horisonten för varje punkt, som använder fullständig 3D-information för både funktionsextraktion och solpotentialanalys baserad på ingångs-LIDAR-punktmoln.
Automatic Roof Plane Detection and Analysis in Airborne Lidar Point Clouds for Solar Potential Assessment
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}