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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >The Application of LiDAR to Assessment of Rooftop Solar Photovoltaic Deployment Potential in a Municipal District Unit
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The Application of LiDAR to Assessment of Rooftop Solar Photovoltaic Deployment Potential in a Municipal District Unit

机译：LiDAR在市政区单位屋顶太阳能光伏部署潜力评估中的应用

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摘要

A methodology is provided for the application of Light Detection and Ranging (LiDAR) to automated solar photovoltaic (PV) deployment analysis on the regional scale. Challenges in urban information extraction and management for solar PV deployment assessment are determined and quantitative solutions are offered. This paper provides the following contributions: (i) a methodology that is consistent with recommendations from existing literature advocating the integration of cross-disciplinary competences in remote sensing (RS), GIS, computer vision and urban environmental studies; (ii) a robust methodology that can work with low-resolution, incomprehensive data and reconstruct vegetation and building separately, but concurrently; (iii) recommendations for future generation of software. A case study is presented as an example of the methodology. Experience from the case study such as the trade-off between time consumption and data quality are discussed to highlight a need for connectivity between demographic information, electrical engineering schemes and GIS and a typical factor of solar useful roofs extracted per method. Finally, conclusions are developed to provide a final methodology to extract the most useful information from the lowest resolution and least comprehensive data to provide solar electric assessments over large areas, which can be adapted anywhere in the world.
机译：提供了一种方法，用于将光检测和测距（LiDAR）应用于区域规模的自动太阳能光伏（PV）部署分析。确定了用于太阳能光伏部署评估的城市信息提取和管理中的挑战，并提供了定量解决方案。本文提供了以下贡献：（i）一种与现有文献的建议相一致的方法，该文献主张在遥感，地理信息系统，计算机视觉和城市环境研究中整合跨学科能力； （ii）可以使用低分辨率，不全面的数据并分别重建植被和建筑物的健壮方法； （iii）有关下一代软件的建议。案例研究是该方法的一个例子。讨论了案例研究中的经验，例如时间消耗和数据质量之间的权衡，以强调人口信息，电气工程计划和GIS之间的连通性需求，以及通过每种方法提取的太阳能有用屋顶的典型因素。最后，得出结论以提供最终的方法，以从最低的分辨率和最不全面的数据中提取最有用的信息，以提供大面积的太阳能评估，该评估可在世界任何地方进行。

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