Bất cứ ai có thể giải thích, đơn giản nhất có thể, làm thế nào để tính tỷ lệ phần trăm bầu trời có thể nhìn thấy?
Tôi đã thực hiện một cuộc khảo sát vệ tinh và đã tìm ra chiều cao của các tòa nhà và khoảng cách giữa chúng.
Làm cách nào để sử dụng dữ liệu đó để tính tỷ lệ phần trăm bầu trời có thể nhìn thấy theo nơi tôi đang đứng?
Câu trả lời:
Chúng ta thường có dữ liệu liên quan đến mặt đất , vì vậy chúng ta phải sử dụng dữ liệu đó. Mặt đất xác định một hình rắn trong 3D. Bạn chiếu hình này một cách triệt để lên quả cầu đơn vị tập trung vào người xem: điều này ánh xạ mặt đất lên một vùng trong quả cầu. Tính diện tích của còn lại khu vực: đó là góc khối subtended bởi bầu trời (trong steradian ). Chia nó cho tổng diện tích của hình cầu (bằng 4 pi) và nhân với 100 để có được tỷ lệ phần trăm trên bầu trời.
Nếu bạn thích một lời giải thích sinh động hơn, hãy đặt người xem ở trung tâm của một bong bóng hình cầu nhỏ và yêu cầu cô ấy vẽ trên bầu trời. Chia số lượng sơn cô sử dụng cho số lượng cần thiết để vẽ toàn bộ bong bóng và nhân với 100.
Trong thực tế có một số chi tiết kỹ thuật không đơn giản.
Phép chiếu lên hình cầu khá đơn giản khi mặt đất được đưa ra dưới dạng mạng tam giác (TIN), bởi vì bạn chỉ phải viết mã để chiếu hình tam giác lên hình cầu. Khi mặt đất được đưa ra dưới dạng mô hình độ cao có lưới (DEM), bạn có thể hình dung mỗi ô lưới là một hình tứ giác 3D. Bạn có thể chia nó thành hai hình tam giác dọc theo một đường chéo và ánh xạ từng hình tam giác lên hình cầu. Trong cả hai trường hợp, bạn còn lại một bộ sưu tập các hình tam giác được chiếu trên quả cầu. Bằng cách chiếu hình cầu lên bản đồ (ví dụ, với phép chiếu lập thể), việc gộp các hình tam giác này thành một vùng đa giác có thể được giảm xuống thành một vấn đề tiêu chuẩn của hình học tính toán mặt phẳng (ví dụ sử dụng phương pháp quét mặt phẳng). Phần còn lại là dễ dàng (đối với một GIS).
Hình ảnh này cho thấy một thành phố nhỏ của các tòa nhà chọc trời mô phỏng trong một hình chiếu gnomonic tập trung tại một trung tâm thành phố nhìn thẳng lên. GIS có thể "hợp nhất" (tạo thành liên kết) các đa giác đại diện cho các mặt và mái của các tòa nhà này và sau đó tính diện tích của không gian (màu trắng) còn lại. Một phép chiếu gnomonic được chọn vì các đường kiến trúc thẳng được biểu hiện dưới dạng các đoạn đường hơn là các đường cong.
Một hệ thống GIS có thể được đưa vào phục vụ để thực hiện tính toán này khi bạn chỉ có một mặt đất và các tòa nhà. Các tòa nhà rất có thể là bộ sưu tập các hình chữ nhật. Một đỉnh của hình chữ nhật có tọa độ Euclide (x, y, z) so với người xem. Chuyển đổi chúng thành tọa độ hình cầu: đó là, vĩ độ và kinh độ. Tạo một đa giác cho hình chữ nhật được chuyển đổi. Làm điều này cho tất cả các hình chữ nhật cho tất cả các phần của tất cả các tòa nhà, dẫn đến một "lớp tính năng đa giác". Sau đó, trong GIS, (1) tính toán liên kết lý thuyết tập hợp của các tính năng, (2) tính diện tích kết quả, (3) trừ phần này khỏi một nửa diện tích bề mặt trái đất (nửa còn lại dành cho mặt đất), và (4) chia cho toàn bộ diện tích trái đất (nhân với 100 để có tỷ lệ phần trăm). Nỗ lực tính toán tỷ lệ thuận với N * log (N) trong đó N là số đỉnh. Độ chính xác phụ thuộc vào mức độ mà GIS thể hiện các hình chữ nhật (bạn có thể cần phải chia các cạnh hình chữ nhật thành các chuỗi có các đỉnh cách đều nhau hơn). Tùy thuộc vào yêu cầu độ chính xác của bạn, bạn có thể xem xét các phương pháp dựa trên Monte-Carlo (ví dụ: phương pháp dò tia được ủng hộ trong một câu trả lời khác) một khi bạn có hơn vài trăm nghìn đỉnh - nghĩa là, một khi người xem hoàn toàn bị bao quanh bởi (và có thể thấy các phần của) hàng chục ngàn tòa nhà :-).
Đây là một câu trả lời đến từ thế giới đồ họa máy tính chứ không phải là GIS - do đó, đây là mô tả về thuật toán thay vì hướng dẫn sử dụng công cụ nào.
Định nghĩa: tia là gốc + hướng; đó là dòng bắt đầu từ điểm gốc và tiếp tục vô cùng theo hướng đó.
Bạn cần các thành phần cơ bản sau:
Có khả năng kiểm tra để xem nếu một tia cho trước chạm đất.
Khả năng kiểm tra để xem nếu một tia cho trước chạm vào một tòa nhà.
Tất cả dữ liệu của bạn (các tòa nhà, thông tin đại diện cho mặt đất) trong không gian tọa độ cartesian 3D.
Các công thức chính xác để thực hiện cho các thử nghiệm tia phụ thuộc vào cách bạn thể hiện "mặt đất" (một hình cầu hoàn hảo? Địa hình?) Và "một tòa nhà" (một hình chữ nhật đùn? Mô hình 3D đầy đủ?). Đối với hình học đơn giản, chúng dễ tìm và dễ thực hiện. (ví dụ: tìm kiếm "giao điểm khối lập phương").
Trong mọi trường hợp, từ đó, câu trả lời về% khả năng hiển thị của bầu trời từ một điểm là không đáng kể: Bắn ra rất nhiều tia với các hướng ngẫu nhiên từ điểm truy vấn của bạn. Tỷ lệ bầu trời có thể nhìn thấy từ điểm kiểm tra của bạn bằng với số lượng tia không vào tòa nhà hoặc mặt đất.
Câu trả lời là không chính xác, nhưng bạn có thể tính toán nó với bất kỳ mức độ chính xác mong muốn nào bằng cách chỉ cần thêm nhiều tia.
Như mô tả ở trên, nó không nhất thiết phải rất nhanh; nhưng có một khối lượng lớn các tối ưu hóa được ghi chép đầy đủ mà bạn có thể áp dụng.
(Tôi hy vọng rằng, để tính toán khả năng hiển thị trên bầu trời qua một số điểm và cùng một bộ dữ liệu tòa nhà, phương pháp này sẽ thổi bay các phương pháp tiếp cận dựa trên phản xạ ra khỏi nước sau khi thêm chỉ số không gian đơn giản.)
Hệ số xem bầu trời (SVF) được xác định bởi một phần của bầu trời có thể nhìn thấy (Ω) phía trên một điểm quan sát nhất định khi nhìn từ biểu diễn hai chiều (xem hình a). Thuật toán tính toán góc độ cao thẳng đứng của đường chân trời γi theo n (tám được trình bày ở đây) theo hướng bán kính R (b) đã chỉ định.
Yếu tố quan sát bầu trời đã được đề xuất để khắc phục nhược điểm của các kỹ thuật hình ảnh hiện có, ví dụ, các vấn đề chiếu sáng định hướng trong bóng râm phân tích.
Biện pháp thuận tiện nhất để thể hiện phần của bầu trời có thể nhìn thấy là góc rắn Ω. Đây là thước đo mức độ lớn của một vật thể đối với người quan sát. Góc rắn của vật thể tỷ lệ với diện tích A của hình chiếu của vật thể lên quả cầu thống nhất tập trung tại điểm quan sát.
SVF nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Các giá trị gần bằng 1 có nghĩa là gần như toàn bộ bán cầu có thể nhìn thấy được, đó là trường hợp trong các đặc điểm tiếp xúc (mặt phẳng và đỉnh), trong khi các giá trị gần 0 xuất hiện ở các hố sâu và phần dưới của thung lũng sâu từ nơi hầu như không có bầu trời có thể nhìn thấy. SVF là một đại lượng vật lý (nếu chúng ta không thao tác dữ liệu độ cao bằng cách phóng đại dọc).
Như @mic_cord đã chỉ ra, có một bài báo được xuất bản về trực quan hóa dữ liệu với SVF trong Remote Sens. 2011, 3 (2), 398-415; doi: 10.3390 / rs3020398.
Một công cụ miễn phí để tính toán SVF (và hơn thế nữa) có sẵn tại http://iaps.zrc-sazu.si/en/rvt#v
Ecotect (hiện là công cụ AutoDesk ) cho phép bạn làm điều này. Tổng quát hơn, điều này thường được kiểm tra trong lĩnh vực chiếu sáng ban ngày và một công cụ từ lĩnh vực này có thể dễ sử dụng hơn so với GIS. (Mặc dù tôi đã nghe nói về một plugin GIS có thể thực hiện việc này và tính toán mức độ phơi nhiễm mặt trời, nhưng tôi chưa bao giờ quản lý để tìm thấy nó).
Trong GRASS GIS phiên bản 7 (thực sự không ổn định) có lệnh r.skyview (dựa trên lệnh r.horizon , cũng có sẵn trong GRASS v.6 ổn định).
Nó đọc một hình ảnh raster đại diện cho một mô hình địa hình, với giá trị pixel tương ứng với độ cao của tính năng địa hình (ví dụ: độ cao của tòa nhà) và tính toán, cho mỗi pixel, "hệ số skyview".
Trước tiên, bạn cần chuyển đổi dữ liệu của mình (định dạng không xác định) sang bộ dữ liệu raster.
Xem:
http://grass.osgeo.org/grass70/manuals/addons/r.skyview.html