GISデータを用いた都市内における日射量分布解析その6　画像データベースの構築

1. GISデータを用いた都市内における
日射量分布解析
その6 画像データベースの構築
○森 太郎（北海道大学）
大沢 飛智（北海道大学）

2. 研究の目的
• すべての分野でのエネルギー消費量削減の必要
性
• 建築分野ではアクティブおよびパッシブソーラー
技術の適用が積極的に行われている．
• 日射利用，制御に関する技術は，周辺環境の強
い影響をうけるが，その影響を解析する手法が十
分に適用されていない．
• 近年，フリー，または安価に提供されるようになっ
てきたGISデータを用いて対象の建物の周辺環境
を構築し，シミュレーションに利用．

3. 簡単に手法を説明すると
使っているデータ
基盤地図情報
（都市計画基礎調査）
建物の外形線
建物の情報（用途等）
地盤面高さ

4. 4
20km 2km
簡単に手法を説明すると

5. 5
建物の外形線は基盤地図情報から
地盤面の高さは基盤地図情報から
ALOSのデータを使って建物の高さを
求める
簡単に手法を説明すると

6. Orthography Sky Image
(OSI) from GIS data
→ with solar position
→ climate data
Energy plus, Esp-r
→ thermal load
thermal environment
→Not heavy
6
簡単に手法を説明すると

7. Build Urban Geometry by
GIS data
→ Obstacles
→ Detail Analysis
Radiance (3 phase
method) + our personal
code
→ thermal load
thermal environment
7
簡単に手法を説明すると

8. 8
今回紹介する方法
正射影画像
X(西)
Z(天空)
Y(南)
Q2
h
A
O
Q1
Q
250px
L
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
時刻別水平面全天日射量 (energy-plus)[Wh/m²]
時刻別水平面全天日射量 (本手法)[Wh/m²]

9. • あらかじめデータを作っているので，計算時間は
モデルを作成した場合の1/150なのでパラメータ
を振った計算が可能
• 気象データといえばテキストデータだったけれども
画像データでも気象データは保管が可能
• テキストよりも視覚に訴えて理解が進む可能性
• 但し，障害物が「ある」または「ない」を判断すれば
よい
• 画像データは情報が入っていない場所が多く，効
率が悪い→改善
今回紹介する方法の特徴

10. 利用する画像フォーマット
• 32bit，tiffフォーマット
• 1pixelにRGBそれぞれの色信号（単精度実数，
但し，最大値は1）
• ８区分作ることができる．

11. 画像の特性を生かした補正
• 本手法は視点の情報を用いているため，建物
の重心が変化すると誤差が生じる．

12. 画像の特性を生かした補正
区分 距離範囲[m] スクリーン位置[m]
区分1 0～20 10
区分2 20～40 30
区分3 40～60 50
区分4 60～80 70
区分5 80～100 90
区分6 100～120 110
区分7 120～140 130
区分8 140～200 170
周辺建物 200～2000 200

13. 補正結果
重心座標を西に9m移動
BA
元データ補正後
本手法 すべてモデリング

14. 重心座標を南に9m移動
BA
補正結果
元データ補正後
本手法 すべてモデリング

15. 重心座標を上に9m移動
BA
補正結果
元データ補正後
本手法 すべてモデリング

16. 画像データの供給方法

17. まとめ
• GISデータを利用して日射障害物を再現する
方法を紹介
• 正射影画像を用いる方法について紹介
• Tiffフォーマットを用いたデータベースの作成方
法，補正方法を紹介
• 画像データの供給方法について紹介
• パッシブ手法を用いた住宅の暖房負荷解析
• PV，太陽熱集熱量の分析