Diverse GIS integrated calculation

Diverse GIS integrated calculation models can be found. Examples include: the “r.sun” (Hofierka and Šúri, 2002) module that is integrated into GRASS GIS (GRASS, 2011); the SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses) GIS (SAGA, 2011) integrated modules “Incoming Solar Radiation” (Conrad, 2001) and “Insolation” (Conrad, 2006); and, “Area Solar Radiation” (ESRI, 2006) that is integrated into ArcGIS (ESRI, 2011). Each of these models uses different parameters and each of them needs further expert knowledge to understand and determine them. One challenge of this thesis was how to choose the calculation model and determine the associated parameters. Furthermore, it has to be considered that the GIS has to provide the functionality to prepare and process the data used. Unlike as it was expected, the needed accuracy of the LiDAR data is not given. Hence, objects that cause shading such as trees, chimneys or other buildings, the roofs slope and aspect cannot be derived from the LiDAR data. The determination of these parameters and the integration of them into the selected model represent additional challenges. The overall problem represents the development of a conceptual analysis model that encompasses all steps of this thesis in a logical and easy to understand.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลากหลายแบบรวมคำนวณ GIS ได้ ตัวอย่างเช่น: การ "r.sun" (Hofierka และ Šúri, 2002) โมดูลที่รวมเข้าหญ้า GIS (หญ้า 2011); โมซากะ (ระบบวิเคราะห์อัตโนมัติ Geoscientific) GIS (SAGA, 2011) รวม "เข้ามาแสงอาทิตย์รังสี" (คอนราด 2001) และ "Insolation" (คอนราด 2006); แล้ว "ตั้งอาทิตย์" (ESRI, 2006) ที่รวมอยู่ใน ArcGIS (ESRI, 2011) แต่ละรุ่นเหล่านี้ใช้พารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน และแต่ละคนต้องการเพิ่มเติมความเชี่ยวชาญจะเข้าใจ และตรวจสอบได้ ความท้าทายหนึ่งของวิทยานิพนธ์นี้คือ วิธีเลือกรูปแบบการคำนวณ และกำหนดพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ ได้รับการพิจารณาว่า GIS ที่มีเพื่อให้การทำงานการจัดทำ และประมวลผลข้อมูลที่ใช้ เหมือนเป็นความหวัง ความถูกต้องที่จำเป็นของข้อมูล LiDAR ไม่ได้ถูกกำหนด ดังนั้น วัตถุที่ทำให้เกิดเงาเช่นต้นไม้ ปล่องระบายอากาศ หรืออาคารอื่น ๆ slope หลังคา และด้านที่ไม่ได้มาจากข้อมูล LiDAR กำหนดพารามิเตอร์เหล่านี้และการรวมของพวกเขาในแบบจำลองที่เลือกเป็นตัวแทนความท้าทายเพิ่มเติม ปัญหาโดยรวมแสดงถึงการพัฒนาแบบจำลองการวิเคราะห์แนวคิดที่ครอบคลุมทุกขั้นตอนของวิทยานิพนธ์นี้ ในแบบตรรกะ และง่ายต่อการเข้าใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่มีความหลากหลาย GIS แบบบูรณาการรูปแบบการคำนวณที่สามารถพบได้ ตัวอย่างเช่น: "การ r.sun" (Hofierka และซูรินาเม, 2002) โมดูลที่ผนวกเข้ากับระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ GRASS (GRASS 2011); เทพนิยาย (ระบบสำหรับการวิเคราะห์อัตโนมัติ Geoscientific) ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (SAGA 2011) โมดูลแบบบูรณาการ "เข้ามารังสีดวงอาทิตย์" (คอนราด, 2001) และ "ไข้แดด" (คอนราด, 2006); และพื้นที่ "รังสีดวงอาทิตย์" (ESRI, 2006) ที่ผนวกเข้ากับ ArcGIS (ESRI 2011) แต่ละรูปแบบเหล่านี้ใช้พารามิเตอร์ที่แตกต่างกันและแต่ละคนต้องการความรู้เพิ่มเติมจากผู้เชี่ยวชาญที่จะเข้าใจและตรวจสอบพวกเขา ความท้าทายหนึ่งของวิทยานิพนธ์นี้คือวิธีการเลือกรูปแบบการคำนวณและกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้จะต้องมีการพิจารณาแล้วเห็นว่ามีระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อให้การทำงานเพื่อเตรียมความพร้อมและประมวลผลข้อมูลที่ใช้ ซึ่งแตกต่างจากที่มันเป็นที่คาดหวังความถูกต้องของข้อมูลที่จำเป็น LiDAR ที่ไม่ได้รับ ดังนั้นวัตถุที่ก่อให้เกิดการแรเงาเช่นต้นไม้, ปล่องไฟหรืออาคารอื่น ๆ หลังคาลาดชันและด้านไม่สามารถได้มาจากข้อมูล LiDAR การกำหนดค่าพารามิเตอร์เหล่านี้และการรวมกลุ่มของพวกเขาในรูปแบบที่เลือกแทนความท้าทายเพิ่มเติม ปัญหาที่เกิดขึ้นโดยรวมแสดงให้เห็นถึงการพัฒนารูปแบบการวิเคราะห์แนวคิดที่ครอบคลุมทุกขั้นตอนของวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ในตรรกะและง่ายต่อการเข้าใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การคำนวณแบบบูรณาการหลากหลาย GIS สามารถพบได้ ตัวอย่างเช่น : " r.sun " ( hofierka และŠúริ , 2002 ) โมดูลที่ถูกรวมเข้าไปในหญ้า GIS ( หญ้า , 2554 ) ; ซะงะ ( ระบบการวิเคราะห์ geoscientific อัตโนมัติ ) ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ( Saga , 2011 ) บูรณาการโมดูล " รังสีแสงอาทิตย์ที่เข้ามา " ( คอนราด , 2001 ) และ " insolation " ( คอนราด , 2006 ) และพื้นที่ " รังสี " ( ESRI , 2006 ) ซึ่งรวมอยู่ใน ( ESRI ArcGIS . , 2011 ) แต่ละรูปแบบเหล่านี้จะใช้ค่าพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันและแต่ละของพวกเขาต้องการความรู้จากผู้เชี่ยวชาญเพิ่มเติมให้เข้าใจและตรวจสอบพวกเขา หนึ่งในความท้าทายของวิทยานิพนธ์นี้คือวิธีการเลือกการคำนวณแบบจำลองและกำหนดเชื่อมโยงพารามิเตอร์ นอกจากนี้ จะต้องพิจารณาว่า GIS ได้ให้การทำงานเพื่อเตรียมความพร้อมและการประมวลผลข้อมูลที่ใช้ ไม่เหมือนตามที่ได้คาดไว้ ต้องการความถูกต้องของข้อมูล LIDAR ยังไม่ได้รับ ดังนั้น วัตถุที่ก่อให้เกิดการแรเงา เช่น ต้นไม้ ปล่องไฟ หรืออาคารอื่น ๆ หลังคาลาดเอียงและด้านไม่สามารถได้มาจากข้อมูล LIDAR . การหาพารามิเตอร์เหล่านี้และบูรณาการของพวกเขาในรูปแบบ ที่เป็นตัวแทนของความท้าทายเพิ่มเติม ปัญหาโดยรวมแสดงถึงพัฒนาการของแนวคิดแบบจำลองการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมทุกขั้นตอนของการวิจัยในเชิงตรรกะและเข้าใจได้ง่าย