ใครสามารถอธิบายวิธีการคำนวณเปอร์เซ็นต์ท้องฟ้าที่มองเห็นได้อย่างง่ายดายที่สุดเท่าที่จะทำได้
ฉันได้ทำการสำรวจดาวเทียมแล้วและได้คำนวณความสูงของอาคารและระยะห่างระหว่างพวกเขา
ฉันจะใช้ข้อมูลนั้นเพื่อคำนวณเปอร์เซ็นต์ท้องฟ้าที่มองเห็นได้ตามตำแหน่งที่ฉันยืนอยู่ได้อย่างไร
คำตอบ:
เรามักจะมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับพื้นดังนั้นเราจึงต้องใช้ข้อมูลนั้น พื้นดินกำหนดตัวเลขที่มั่นคงในแบบ 3 มิติ คุณฉายภาพนี้เรดิอบนหน่วยทรงกลมที่กึ่งกลางที่มุมมอง: แผนที่นี้พื้นดินไปยังภูมิภาคในทรงกลม คำนวณพื้นที่ของส่วนที่เหลือ : นั่นคือมุมทึบที่ถูกเติมด้วยท้องฟ้า (เป็นsteradians ) หารด้วยพื้นที่รวมของทรงกลม (เท่ากับ 4 pi) แล้วคูณด้วย 100 เพื่อให้ได้เปอร์เซ็นต์ท้องฟ้า
หากคุณต้องการคำอธิบายที่ชัดเจนกว่านี้ให้วางผู้ชมไว้ที่กึ่งกลางฟองกลมเล็ก ๆ แล้วขอให้เธอวาดภาพบนท้องฟ้า แบ่งจำนวนสีที่เธอใช้ตามจำนวนที่ต้องการเพื่อทาสีฟองทั้งหมดและคูณด้วย 100
ในความเป็นจริงมีรายละเอียดทางเทคนิคที่ไม่ง่าย
เส้นโครงบนทรงกลมนั้นค่อนข้างตรงไปตรงมาเมื่อพื้นดินถูกกำหนดให้เป็นเครือข่ายสามเหลี่ยม (TIN) เนื่องจากคุณต้องเขียนโค้ดเพื่อฉายสามเหลี่ยมลงบนทรงกลม เมื่อพื้นดินได้รับเป็นแบบจำลองระดับความสูงแบบ gridded (a DEM) คุณสามารถนึกภาพของแต่ละเซลล์กริดเป็นรูปสี่เหลี่ยมสามมิติ คุณอาจแบ่งมันออกเป็นสองสามเหลี่ยมพร้อมแนวทแยงมุมและแมปสามเหลี่ยมแต่ละอันลงบนทรงกลม ไม่ว่าในกรณีใดคุณจะเหลือรูปสามเหลี่ยมที่คาดการณ์ไว้บนทรงกลม ด้วยการฉายทรงกลมลงบนแผนที่ (เช่นด้วยการฉายภาพสามมิติ) การรวมกันของสามเหลี่ยมเหล่านี้ในภูมิภาครูปหลายเหลี่ยมสามารถลดลงเป็นปัญหามาตรฐานของเรขาคณิตการคำนวณระนาบ (โดยใช้วิธีการกวาดด้วยเครื่องบินเป็นต้น) ส่วนที่เหลือเป็นเรื่องง่าย (สำหรับ GIS)
ภาพนี้แสดงให้เห็นถึงเมืองเล็ก ๆ ของตึกระฟ้าจำลองในรูปแบบ gnomonic ที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ผู้ชมใจกลางเมืองมองตรงขึ้นไป GIS สามารถ "ผสาน" (ประกอบเป็นสหภาพ) รูปหลายเหลี่ยมที่แสดงด้านข้างและหลังคาของอาคารเหล่านี้แล้วคำนวณพื้นที่ที่เหลือ (สีขาว) พื้นที่ การประมาณการแบบ gnomonic ถูกเลือกเนื่องจากเส้นสถาปัตยกรรมแบบเส้นตรงถูกแสดงผลเป็นส่วนของเส้นตรงแทนที่จะเป็นเส้นโค้ง
สามารถนำ GIS ไปใช้เพื่อทำการคำนวณนี้เมื่อคุณมีเพียงพื้นดินและอาคาร อาคารมีแนวโน้มมากที่สุดในรูปแบบคอลเลกชันสี่เหลี่ยม จุดยอดของสี่เหลี่ยมมีพิกัดแบบยุคลิด (x, y, z) สัมพันธ์กับมุมมอง แปลงค่าเหล่านั้นเป็นพิกัดทรงกลม: นั่นคือละติจูดและลองจิจูด สร้างรูปหลายเหลี่ยมสำหรับสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่ถูกแปลง ทำเช่นนี้สำหรับสี่เหลี่ยมทุกส่วนของอาคารทั้งหมดส่งผลให้ "เลเยอร์คุณสมบัติรูปหลายเหลี่ยม" จากนั้นใน GIS, (1) คำนวณการรวมกลุ่มตามทฤษฎีของคุณสมบัติ (2) คำนวณพื้นที่ที่เกิด (3) ลบส่วนนี้ออกจากพื้นที่ผิวโลกครึ่งหนึ่ง (อีกครึ่งหนึ่งเป็นพื้น) และ (4) หารด้วยพื้นที่ทั้งหมดของโลก (คูณด้วย 100 เพื่อให้ได้เปอร์เซ็นต์) ความพยายามในการคำนวณเป็นสัดส่วนกับ N * log (N) โดยที่ N คือจำนวนจุดยอด ความแม่นยำขึ้นอยู่กับว่า GIS แสดงถึงรูปสี่เหลี่ยมได้ดีเพียงใด (คุณอาจต้องแบ่งสี่เหลี่ยมด้านข้างออกเป็นลำดับของจุดยอดที่เว้นระยะห่างกันมากขึ้น) คุณอาจพิจารณาวิธีการที่อิงกับ Monte-Carlo (ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดด้านความแม่นยำของคุณ)เช่นการติดตามรังสีสนับสนุนในการตอบกลับอีกครั้ง) เมื่อคุณมีจุดยอดมากกว่าหลายแสน - กล่าวคือเมื่อผู้ชมถูกล้อมรอบอย่างสมบูรณ์ด้วย (และสามารถเห็นบางส่วนของ) อาคารนับหมื่น :-)
ต่อไปนี้เป็นคำตอบที่มาจากโลกคอมพิวเตอร์กราฟิกส์มากกว่า GIS - นี่คือคำอธิบายของอัลกอริทึมมากกว่าคำแนะนำสำหรับเครื่องมือที่จะใช้
คำจำกัดความ: รังสีเป็นจุดกำเนิด + ทิศทาง มันเป็นเส้นที่เริ่มต้นที่จุดกำเนิดและยังคงไม่มีที่สิ้นสุดตามทิศทางนั้น
คุณต้องการส่วนผสมพื้นฐานดังต่อไปนี้:
ความสามารถในการทดสอบเพื่อดูว่ารังสีที่ให้มากระทบกับพื้นดินหรือไม่
ความสามารถในการทดสอบเพื่อดูว่ารังสีที่ให้มากระทบกับอาคารหรือไม่
ข้อมูลทั้งหมดของคุณ (สิ่งปลูกสร้างข้อมูลที่แสดงถึงพื้นดิน) ในพื้นที่พิกัดคาร์ทีเซียน 3 มิติ
สูตรที่แน่นอนสำหรับการทดสอบรังสีขึ้นอยู่กับว่าคุณเป็นตัวแทนของ "พื้นดิน" (ทรงกลมที่สมบูรณ์แบบภูมิประเทศหรือไม่) และ "อาคาร" (สี่เหลี่ยมผืนผ้าอัดเป็นรูปแบบ 3 มิติเต็มรูปแบบ) สำหรับรูปทรงเรขาคณิตที่เรียบง่ายพวกมันหาง่ายและใช้งานง่าย (เช่นค้นหา "จุดตัดเรย์ลูกบาศก์")
ไม่ว่าในกรณีใดคำตอบของ% การมองเห็นท้องฟ้าจากจุดหนึ่งนั้นเป็นเรื่องเล็กน้อย: ยิงแสงออกมาจำนวนมากพร้อมกับทิศทางแบบสุ่มจากจุดสอบถามของคุณ สัดส่วนของท้องฟ้าที่มองเห็นได้จากจุดทดสอบของคุณเท่ากับจำนวนรังสีที่ไม่ได้กระทบกับสิ่งปลูกสร้างหรือพื้นดิน
คำตอบนั้นไม่ถูกต้อง แต่คุณสามารถคำนวณได้ในระดับความแม่นยำที่ต้องการโดยเพียงเพิ่มรังสีเพิ่มเติม
ตามที่อธิบายไว้ข้างต้นไม่จำเป็นต้องเร็วมาก แต่มีตัวเพิ่มประสิทธิภาพที่มีเอกสารครบถ้วนขนาดใหญ่ที่คุณสามารถนำไปใช้ได้
(ฉันคาดหวังว่าสำหรับการคำนวณการมองเห็นท้องฟ้าในหลาย ๆ จุดและชุดข้อมูลอาคารเดียวกันวิธีนี้จะทำให้เกิดวิธีที่อิงการคัดแยกออกจากน้ำหลังจากเพิ่มดัชนีเชิงพื้นที่อย่างง่าย)
ปัจจัยมุมมองท้องฟ้า (SVF) ถูกกำหนดโดยส่วนหนึ่งของท้องฟ้าที่มองเห็นได้ (Ω) เหนือจุดสังเกตบางจุดตามที่เห็นจากการแสดงสองมิติ (ดูรูปที่) อัลกอริธึมคำนวณมุมเงยแนวตั้งของขอบฟ้าγiในทิศทาง n (แปดจะถูกนำเสนอที่นี่) ไปยังรัศมีที่ระบุ R (b)
ปัจจัยมุมมองท้องฟ้าได้รับการเสนอเพื่อเอาชนะข้อเสียของเทคนิคการสร้างภาพข้อมูลที่มีอยู่ตัวอย่างเช่นปัญหาทิศทางการส่องสว่างในการวิเคราะห์เนินเขา
การวัดที่สะดวกที่สุดสำหรับแสดงส่วนของท้องฟ้าที่มองเห็นได้คือมุมทึบΩ นี่คือการวัดขนาดของวัตถุที่ปรากฏต่อผู้สังเกตการณ์ มุมที่เป็นของแข็งของวัตถุนั้นเป็นสัดส่วนกับพื้นที่ A ของการฉายภาพของวัตถุไปยังทรงกลมสามัคคีซึ่งอยู่กึ่งกลางที่จุดสังเกต
SVF มีช่วงระหว่าง 0 และ 1 ค่าใกล้เคียงกับ 1 หมายถึงเกือบจะมองเห็นทั้งซีกโลกซึ่งเป็นกรณีของคุณลักษณะที่เปิดเผย (ระนาบและยอดเขา) ในขณะที่ค่าใกล้ 0 มีอยู่ในอ่างลึกและส่วนล่างของหุบเขาลึกจาก มองไม่เห็นท้องฟ้า SVF เป็นปริมาณจริง (ถ้าเราไม่จัดการข้อมูลระดับความสูงโดยการขยายเกินตามแนวตั้ง)
ในฐานะที่เป็น @mic_cord ชี้ให้เห็นว่ามีกระดาษที่เผยแพร่ในการสร้างภาพข้อมูลด้วย SVF ใน Remote Sensing 2011, 3 (2), 398-415; ดอย: 10.3390 / rs3020398
เครื่องมือฟรีสำหรับการคำนวณ SVF (และอื่น ๆ ) มีให้ที่ http://iaps.zrc-sazu.si/en/rvt#v
Ecotect (ตอนนี้เป็นเครื่องมือ AutoDesk ) ให้คุณทำสิ่งนี้ได้ โดยทั่วไปแล้วจะมีการตรวจสอบบ่อยครั้งในพื้นที่กลางวันและเครื่องมือจากเขตข้อมูลนี้อาจใช้งานได้ง่ายกว่า GIS (แม้ว่าฉันเคยได้ยินปลั๊กอิน GIS ที่สามารถทำได้และคำนวณการเปิดรับแสงอาทิตย์ แต่ฉันไม่เคยหามันเจอ)
ใน GRASS GIS เวอร์ชัน 7 (จริง ๆ แล้วไม่เสถียร) มีคำสั่งr.skyview (ขึ้นอยู่กับคำสั่งr.horizonซึ่งมีอยู่ใน GRASS v.6 ที่เสถียรด้วย)
มันอ่านภาพแรสเตอร์ที่เป็นตัวแทนของรูปแบบภูมิประเทศที่มีค่าพิกเซลที่สอดคล้องกับความสูงของคุณลักษณะภูมิประเทศ (เช่นอาคารสูง) และคำนวณสำหรับแต่ละพิกเซล "ปัจจัย skyview"
คุณต้องแปลงข้อมูลของคุณก่อน (รูปแบบที่ไม่รู้จัก) เป็นชุดข้อมูลแบบแรสเตอร์
ดู:
http://grass.osgeo.org/grass70/manuals/addons/r.skyview.html