好文推荐 |吉林一号夜间灯光遥感影像的路灯提取与太阳能路灯应用潜力评估
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夜间灯光遥感,吉林一号卫星,路灯,
太阳能潜力
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太阳能路灯照明是利用太阳能转化为电能的一种应用,具有节能环保高效寿命长等优点,被广泛应用在城市交通照明行业。如何合理有效地利用太阳能路灯,评估其利用潜力?首要前提是获取路灯所在位置。由于数据昂贵、大型场景使用困难、无法识别路灯类型等原因,现有通过车载LiDAR数据提取路灯的方法不适用于大范围区域。吉林一号视频03星(JL1-3B)夜光遥感影像是具有3个波段信息与高空间分辨率的新型夜光数据,为路灯提取提供了更为客观的数据来源。
余柏蒗教授研究团队近期发表的文章《Automated Extraction of Street Lights from JL1-3B Nighttime Light Data and Assessment of Their Solar Energy Potential》,针对路灯位置提取和太阳能路灯潜力研究不足的现有问题,使用JL1-3B夜间灯光遥感数据提取城市路灯位置,并估算其太阳能潜力以及太阳能路灯的环境效益。
论文标题
Automated Extraction of Street Lights from JL1-3B Nighttime Light Data and Assessment of Their Solar Energy Potential
发表期刊
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
论文全文链接
https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.2971266
研究背景
目前,基于车载LiDAR的路灯提取技术已经逐渐走向成熟,但是由于数据昂贵、大型场景使用困难、无法识别路灯类型等原因,需要一种新型数据源完成路灯的精准提取。随着夜间灯光遥感在城市结构研究中的大量应用和新型夜光遥感数据吉林一号的出现,为检测城市大范围精细夜光活动的提供了可能,也为大范围路灯的位置提取和类型区分创造了机会。
根据多源遥感数据,精细计算城市区域太阳辐射能的时空分布研究已经基本完善,但结合新能源设施场景中的具体应用案例较少。而具体城市基础设施的太阳能潜力估算又缺少精细化的太阳能辐射估算模型支撑,并且对于这些基础设施的地理位置差异导致的年辐射量差距考虑较少。
数 据
● JL1-3B夜间灯光遥感数据;
● 天光计数据;
● Open Street Map(OSM)数据;
● DSM数据和云量数据等;
● JL1-3B夜光数据;
JL1-3B夜间灯光遥感数据、天光计数据与OSM数据用于路灯的提取与分类
,DSM和云量数据用于太阳能辐射量的计算。
研究方法
基于JL1-3B的路灯位置提取
利用天光计选取研究区内道路进行辐射亮度的实地调研,对比JL1-3B夜光影像可以确定使用辐射亮度局部最大值的方法提取路灯所在位置。
为了消除非道路区域光源对路灯提取结果的影响,使用人工校正后的OSM数据建立圆形缓冲区提取研究区内的道路区域。
利用影像中车灯与路灯在背景像素上的表现差异,剔除车灯的干扰,并利用均值滤波的方法去除了道路区域边缘存在的一些建筑物装饰灯的影响,同时也解决了同一路灯范围内因出现多个局部最大值而造成提取得到多个路灯点的错误。
图1 样本点的JL1-3B影像和样本点的天光计值
基于JL1-3B的路灯类型区分
根据我国JGJT163-2008《城市夜景照明设计规范》以及上海城市道路照明的相关资料,可以确定研究区内存在的照明路灯主要有HPS路灯和LED路灯,对比两种路灯的光谱曲线可以发现两者区别,通过实地采样加上监督分类的方法区分两种路灯类型。
太阳能资源的潜力估算
基于SHORTWAVE-C模型考虑天气情况与地形遮挡影响,考虑每天太阳光照的持续时间,并以10分钟为间隔计算了2016年研究区范围内每个栅格位置的太阳直射、散射和反射辐射,总计后得到每个栅格点的太阳总辐射。
太阳能路灯的利用潜力评估
根据太阳能路灯所需的电能、接收的太阳能辐射量、光电转化效率以及衰减系数可以确定各种类型路灯所需太阳能电池板的面积大小。取每种太阳能电池板面积的最大值作为太阳能路灯精细化安装的建议使用面积。
结论
● 本文在研究区范围内共提取4119个路灯位置,其中在三个样本区域内的准确率达90%左右,提取方法在单路灯街道和双路灯街道上有着不同的提取精度,单路灯街道上的提取精度略优于双路灯街道,但总体而言,本文提出的基于JL1-3B夜间灯光遥感影像的路灯位置提取方法可以适用于各种复杂道路。
本文共选取了最大似然法、支持向量机和神经网络三种监督分类方法进行分类比较,由于分类较为简单,三种分类方法的总精度均在99%以上,共提取出4045盏HPS路灯和74盏LED路灯。
图2 样本区域A、B和C的路灯位置算法提取结果
以及人工实测结果
● 根据研究区太阳能路灯的最佳倾角,计算太阳能路灯所在位置单位面积接受的辐射能量,在研究区域内,路灯最小的年均太阳能辐射值为2.64 MJ/m2/day,路灯最大的年均太阳能辐射值为22.96 MJ/m2/day。本文舍弃类型I太阳能路灯的安装(所需面积9.25 m2)。
接受太阳辐射量最多的类型III和类型 IV太阳能路灯占了研究区太阳能路灯的70%左右,除去现有的LED路灯外,研究区所有太阳能路灯可以节省7.50E+7KWH的电能、3.00E+4吨的标准煤、2.04E+4吨的碳排放、7.47E+4吨的CO2排放、2.24E+3吨的SO2排放和1.14E+3吨的NOX排放。
图3 样本区域A、B和C的年均太阳辐射值结果以及
样本区域所有路灯的年均太阳辐射值结果
更多信息
详见论文
团队简介
第一作者简介
成斌,华东师范大学地理科学学院在读硕士,研究方向为夜间灯光遥感及其在城市研究中的应用等。E-mail: cb476173047@163.com。
共同一作简介
陈佐旗,博士, 数字中国研究院(福建),福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室助理研究员。研究方向为夜间灯光遥感、城市遥感及GIS开发等。E-mail:zqchen@fzu.edu.cn。
通信作者简介
余柏蒗,华东师范大学地理科学学院、地理信息科学教育部重点实验室教授,青年长江学者(2018年度)。研究方向包括夜间灯光遥感、城市空间信息遥感分析、城市三维形态遥感等。E-mail:blyu@geo.ecnu.edu.cn。
华东师范大学地理科学学院GIS开发与城市遥感研究团队多年来聚焦于夜间灯光、激光雷达等新型遥感数据,围绕城市发展多要素时空动态过程高精度监测科学问题,发展了立体化、多尺度、长时序的城市多维多尺度信息分析的新概念和新方法。团队现有教授2人、副教授2人,博士后1人,在读研究生25人。
团队微信公众号:GISChaser
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