Sky view factor编程
时间: 2024-03-23 14:43:54 浏览: 122
View Factor
Sky view factor (SVF) 是用于衡量一个区域内可见天空部分的比例的指标。SVF 是城市规划、气象、生态学等领域中重要的参数之一。编写计算 SVF 的程序需要遵循以下步骤:
1. 读取区域的高程数据,例如数字高程模型 (DEM)。
2. 计算每个点的法向量,可以使用梯度计算方法。
3. 对于每个点,确定它的可见区域。可以使用光线追踪算法,例如线性插值法、蒙特卡罗方法等。
4. 计算每个点的 SVF 值,即该点上方可见天空部分的比例。
下面是一个简单的 Python 代码示例,用于计算 SVF:
```
import numpy as np
from scipy import ndimage
# 读取 DEM 数据
dem = np.loadtxt('dem.txt')
# 计算法向量
dx, dy = np.gradient(dem)
dz = np.ones_like(dem)
nz = np.sqrt(dx**2 + dy**2 + dz**2)
nx = -dx / nz
ny = -dy / nz
nz = dz / nz
# 计算可见区域
def raytrace(x0, y0, z0, nx, ny, nz, dem):
# 计算射线方向
xd = np.linspace(-1, 1, 101)
yd = np.linspace(-1, 1, 101)
x, y = np.meshgrid(xd, yd)
z = np.ones_like(x)
d = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
xd /= d
yd /= d
zd = np.sqrt(1 - xd**2 - yd**2)
xd *= 0.01
yd *= 0.01
zd *= 0.01
# 射线追踪
i, j = np.indices(dem.shape)
i = i.ravel()
j = j.ravel()
svf = np.zeros_like(dem)
for k in range(xd.size):
x1 = x0 + xd[k]
y1 = y0 + yd[k]
z1 = z0 + zd[k]
t = np.inf
while True:
i1 = np.round(x1).astype(np.int)
j1 = np.round(y1).astype(np.int)
if i1 < 0 or i1 >= dem.shape[0] or j1 < 0 or j1 >= dem.shape[1]:
break
z1 = z0 + (z1 - z0) * dem[i1, j1] / (dem[i, j] + 1e-6)
if z1 < dem[i1, j1]:
break
t = min(t, np.sqrt((x1 - x0)**2 + (y1 - y0)**2 + (z1 - z0)**2))
x1 += xd[k]
y1 += yd[k]
z1 += zd[k]
svf[i, j] += t
return svf
# 计算 SVF
svf = np.zeros_like(dem)
for i in range(dem.shape[0]):
for j in range(dem.shape[1]):
svf[i, j] = raytrace(i, j, dem[i, j], nx[i, j], ny[i, j], nz[i, j], dem).mean()
# 输出 SVF 数据
np.savetxt('svf.txt', svf)
```
这个代码示例使用了线性插值法进行光线追踪,可以得到较为精确的结果。但是这种方法计算量较大,计算较大区域的 SVF 可能需要较长时间。如果需要更快的计算速度,可以考虑使用其他算法,例如蒙特卡罗方法或者经验公式等。
阅读全文