दृश्य आकाश प्रतिशत की गणना?
जवाबों:
हमारे पास आमतौर पर डेटा है जहां जमीन है, इसलिए हमें इसका उपयोग करना होगा। जमीन 3 डी में एक ठोस आंकड़ा निर्धारित करती है। आप इस आंकड़े को दर्शक पर केंद्रित इकाई पर रेडियल रूप से प्रोजेक्ट करते हैं: यह क्षेत्र में एक क्षेत्र पर जमीन को मैप करता है। शेष क्षेत्र के क्षेत्र की गणना करें : यह आकाश ( स्टेरेडियन में ) द्वारा समायोजित ठोस कोण है । इसे गोले के कुल क्षेत्रफल (4 pi के बराबर) से विभाजित करें और आकाश प्रतिशत प्राप्त करने के लिए 100 से गुणा करें।
यदि आप अधिक स्पष्ट व्याख्या पसंद करते हैं, तो दर्शक को एक छोटे गोलाकार बुलबुले के केंद्र में रखें और उसे आकाश पर पेंट करने के लिए कहें। पूरे बुलबुले को पेंट करने के लिए आवश्यक मात्रा से पेंट की मात्रा को विभाजित करें और 100 से गुणा करें।
वास्तव में कुछ सरल तकनीकी विवरण नहीं हैं।
क्षेत्र पर प्रक्षेपण काफी सीधा है जब जमीन को एक त्रिकोणीय नेटवर्क (एक टिन) के रूप में दिया जाता है, क्योंकि आपको केवल एक गोले पर त्रिभुज को प्रोजेक्ट करने के लिए कोड लिखना होगा। जब जमीन को एक ग्रील्ड एलिवेशन मॉडल (डीईएम) के रूप में दिया जाता है, तो आप प्रत्येक ग्रिड सेल को 3 डी चतुर्भुज के रूप में गर्भ धारण कर सकते हैं। आप एक विकर्ण के साथ दो त्रिकोणों में टूट सकते हैं और प्रत्येक त्रिकोण को गोले पर रख सकते हैं। या तो मामले में आप गोले पर अनुमानित त्रिकोण के संग्रह के साथ छोड़ दिए जाते हैं। एक नक्शे पर क्षेत्र का अनुमान लगाकर (जैसे, एक स्थैतिक प्रक्षेपण के साथ) एक बहुभुज क्षेत्र में इन त्रिभुजों के एकत्रीकरण को विमान कम्प्यूटेशनल ज्यामिति की एक मानक समस्या (उदाहरण के लिए एक विमान स्वीप विधि का उपयोग करके) तक कम किया जा सकता है। शेष आसान है (एक जीआईएस के लिए)।
इस छवि को एक दर्शक शहर में नकली गगनचुंबी इमारतों का एक छोटा शहर दिखाता है जो एक दर्शक शहर में केंद्रित है जो सीधा दिखता है। जीआईएस इन इमारतों के पक्षों और छतों का प्रतिनिधित्व करने वाले बहुभुजों को "मर्ज" (संघ के रूप में) कर सकता है और फिर शेष (सफेद) स्थान के क्षेत्र की गणना कर सकता है। ग्नोमोनिक प्रोजेक्शन को चुना गया क्योंकि स्ट्रेट आर्किटेक्चरल लाइनों को वक्र के बजाय लाइन सेगमेंट के रूप में प्रस्तुत किया गया है।
इस गणना को करने के लिए एक जीआईएस को सेवा में रखा जा सकता है जब आपके पास सिर्फ एक जमीन और इमारतें हों। इमारतें आयतों के संग्रह के रूप में सबसे अधिक संभावना है। एक आयत के शीर्ष पर एक दर्शक के सापेक्ष यूक्लिडियन निर्देशांक (x, y, z) है। उन गोलाकार निर्देशांक में परिवर्तित करें: अर्थात्, अक्षांश और देशांतर। परिवर्तित आयत के लिए एक बहुभुज बनाएँ। सभी इमारतों के सभी हिस्सों के लिए सभी आयतों के लिए ऐसा करें, जिसके परिणामस्वरूप एक "बहुभुज सुविधा परत" है। फिर, जीआईएस में, (1) सुविधाओं के सेट-सिद्धांत संघ की गणना करते हैं, (2) परिणामी क्षेत्र की गणना करते हैं, (3) इसे पृथ्वी के आधे सतह क्षेत्र से घटाते हैं (अन्य आधा जमीन के लिए है), और (4) पृथ्वी के पूरे क्षेत्र को विभाजित करें (प्रतिशत प्राप्त करने के लिए 100 से गुणा करें)। कम्प्यूटेशनल प्रयास एन * लॉग (एन) के लिए आनुपातिक है जहां एन कोने की संख्या है। सटीकता इस बात पर निर्भर करती है कि जीआईएस आयतों का कितनी अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व करता है (आपको आयत के किनारों को अधिक बारीकी से उभरे हुए कोने के अनुक्रम में तोड़ने की आवश्यकता हो सकती है)। अपनी सटीकता आवश्यकताओं के आधार पर, आप मोंटे-कार्लो आधारित दृष्टिकोणों पर विचार कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, एक अन्य उत्तर में वकालत करने वाली किरण) एक बार जब आपके पास कई सौ हजार से अधिक कोने होते हैं - अर्थात, एक बार दर्शक पूरी तरह से घिरा हुआ है (और हजारों इमारतों के कुछ हिस्सों को देख सकता है) :-)।
यहाँ एक उत्तर है जो जीआईएस के बजाय कंप्यूटर ग्राफिक्स की दुनिया से आता है - इसलिए, यह एक एल्गोरिथ्म का वर्णन है कि किस टूल (ओं) का उपयोग करने के लिए निर्देशों के बजाय।
परिभाषा: एक किरण एक उत्पत्ति + एक दिशा है; यह वह रेखा है जो मूल से शुरू होती है और उस दिशा में अनंत तक जारी रहती है।
आपको निम्नलिखित मूल अवयवों की आवश्यकता है:
यह देखने के लिए परीक्षण करने की क्षमता है कि क्या कोई किरण जमीन से टकराती है।
यह देखने के लिए परीक्षण करने की क्षमता है कि क्या दी गई किरण किसी इमारत से टकराती है।
आपके सभी डेटा (भवन, जानकारी जो जमीन का प्रतिनिधित्व करता है) एक 3 डी कार्टेशियन अंतरिक्ष में समन्वय करते हैं।
किरण परीक्षणों को लागू करने के लिए सटीक सूत्र इस बात पर निर्भर करते हैं कि आप "जमीन" (एक आदर्श क्षेत्र? क्षेत्र) और "एक इमारत" (एक extruded आयत? एक पूर्ण 3 डी मॉडल?) का प्रतिनिधित्व कैसे करते हैं। सरल ज्यामिति के लिए, वे खोजने में आसान हैं और लागू करने में आसान हैं। (उदाहरण के लिए, "रे क्यूब चौराहे" की खोज करें)।
किसी भी स्थिति में, एक बिंदु से आकाश दृश्यता का% के रूप में जवाब तुच्छ है: अपने क्वेरी बिंदु से यादृच्छिक दिशाओं के साथ बहुत सारी किरणों को बंद करें। आपके परीक्षण बिंदु से दिखाई देने वाला आकाश का अनुपात उन किरणों की संख्या के बराबर है जो किसी भवन या जमीन से नहीं टकराई थीं।
इसका उत्तर सटीक नहीं है, लेकिन आप इसे केवल अधिक किरणों को जोड़कर सटीक स्तर के किसी भी वांछित स्तर तक गणना कर सकते हैं।
जैसा कि ऊपर वर्णित है, यह बहुत तेजी से जरूरी नहीं है; लेकिन अच्छी तरह से प्रलेखित अनुकूलन का एक विशाल निकाय है जिसे आप लागू कर सकते हैं।
(मुझे उम्मीद है कि, कई बिंदुओं और समान इमारतों के डेटासेट में आकाश दृश्यता की गणना के लिए, यह दृष्टिकोण एक साधारण स्थानिक सूचकांक के अतिरिक्त के बाद पानी से प्रतिक्षेपण आधारित दृष्टिकोण को उड़ा देगा।)
आकाश-दृश्य कारक (एसवीएफ) को एक निश्चित अवलोकन बिंदु के ऊपर दृश्यमान आकाश (above) के भाग द्वारा परिभाषित किया गया है जैसा कि दो-आयामी प्रतिनिधित्व (आंकड़ा देखें) से देखा जाता है। एल्गोरिथ्म क्षितिज के ऊर्ध्वाधर ऊंचाई कोण की गणना करता है n (आठ यहां प्रस्तुत किया गया है) निर्दिष्ट त्रिज्या आर (बी) के लिए निर्देश।
स्काई-व्यू फैक्टर को मौजूदा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों की कमियों को दूर करने के लिए प्रस्तावित किया गया है, उदाहरण के लिए, विश्लेषणात्मक हिल-शेडिंग में दिशात्मक रोशनी की समस्याएं।
दृश्य आकाश के भाग को व्यक्त करने के लिए सबसे सुविधाजनक उपाय ठोस कोण है express। यह एक उपाय है कि एक ऑब्जर्वर को कितनी बड़ी वस्तु दिखाई देती है। किसी वस्तु का ठोस कोण अवलोकन बिंदु पर केंद्रित एकता क्षेत्र पर वस्तु के प्रक्षेपण के क्षेत्र ए के समानुपाती होता है।
एसवीएफ 0 से 1 के बीच होता है। 1 के करीब मान का मतलब है कि लगभग पूरा गोलार्ध दिखाई देता है, जो उजागर सुविधाओं (विमानों और चोटियों) में मामला है, जबकि 0 के करीब मान गहरे डूब और गहरी घाटियों के निचले हिस्सों में मौजूद हैं। जहां लगभग कोई आकाश दिखाई नहीं देता। एसवीएफ एक भौतिक मात्रा है (यदि हम ऊर्ध्वाधर अतिशयोक्ति द्वारा ऊंचाई डेटा में हेरफेर नहीं करते हैं)।
जैसा कि @mic_cord ने बताया कि रिमोट सेंसर, 2011, 3 (2), 398-415 में SVF के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर एक पेपर प्रकाशित हुआ है; डोई: 10.3390 / rs3020398।
एसवीएफ (और अधिक) की गणना के लिए एक मुफ्त उपकरण http://iaps.zrc-sazu.si/en/vt/v पर उपलब्ध है
Ecotect (अब एक AutoDesk टूल ) आपको ऐसा करने में सक्षम बनाता है। आमतौर पर, यह अक्सर दिन के उजाले के क्षेत्र में जांच की जाती है और इस क्षेत्र से एक उपकरण का उपयोग करना आसान हो सकता है, जीआईएस की तुलना में। (हालांकि मैंने एक जीआईएस प्लगइन के बारे में सुना है जो ऐसा कर सकता है और सौर जोखिम की गणना कर सकता है, लेकिन मैं इसे खोजने में कभी कामयाब नहीं हुआ)।
घास जीआईएस संस्करण 7 (वास्तव में स्थिर नहीं) में आदेश नहीं है r.skyview (आदेश के आधार पर r.horizon , स्थिर घास v.6 में भी उपलब्ध है)।
यह एक रेखापुंज छवि को पढ़ता है, जो इलाके फ़ीचर हाइट्स (जैसे बिल्डिंग हाइट्स) के समान पिक्सेल मान का प्रतिनिधित्व करता है, और प्रत्येक पिक्सेल के लिए "स्काईव्यू फैक्टर" की गणना करता है।
आपको अपने डेटा (अज्ञात प्रारूप) को एक रैस्टोरेंट डेटासेट में बदलने की आवश्यकता है।
देख:
http://grass.osgeo.org/grass70/manuals/addons/r.skyview.html