阿根廷拉普拉塔,基于数字图像处理的城市建筑环境的大规模回收

IF 0.5 Q4 URBAN STUDIES
G. Viegas, Dante Andrés Barbero, P. Chévez, I. Martini, C. Díscoli
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En este caso se clasifican los techos; se determina la calidad de los resultados; y sobre los mejores resultados se aplican estrategias de mejora de la envolvente para su tratamiento masivo a escala urbana. Como caso de aplicación se trabajó con el sector residencial del partido de La Plata, Argentina. Los resultados mostraron que las clasificaciones con imágenes aéreas alcanzan una buena precisión para la complejidad urbana abordada (70 %). Esto permitió estimar la potencialidad de ahorros de energía anual para calefacción entre 2000 y 3000 kWh/año por vivienda, visualizados en forma ágil por medio de cartografía urbana. En efecto, el uso de sensores remotos aplicados al análisis detallado y masivo de áreas urbanas aporta un conocimiento de interés y poco difundido en nuestra región. A su vez, esta metodología puede ser extrapolada a ciudades con características análogas. The purpose of this work is to provide solutions for mass retrofitting of building envelope in residential areas at urban level. An innovative methodology is developed that identify the different construction materials of the urban-building envelope in large-scale to estimate energy saving by recycling them with energy efficiency criteria. It is proposed the digital processing of SPOT 6 satellite and aerial images through semi-automatic classifications. In this case, the roofs are classified, the quality of the results is determined, the most appropriate processing is defined, and with these results envelope improvement strategies are applied for mass treatment at urban level. The work was carried out in the residential area of La Plata department, Argentina. The results showed that the classifications with aerial images achieve good precision for the complexity addressed (70%). This allowed estimating energy savings which can be seen on urban maps easily showing the annual energy saving potentialities for heating between 2000 and 3000 kWh/year per house. In effect, the use of remote sensors applied to the detailed and massive analysis of urban sectors provides a little disseminated knowledge of interest in our region. In turn, this methodology can be applied to cities with similar characteristics.","PeriodicalId":41266,"journal":{"name":"Revista de Urbanismo","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.5000,"publicationDate":"2020-12-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Reciclado masivo de la envolvente urbano-edilicia basado en procesamiento digital de imágenes, La Plata, Argentina\",\"authors\":\"G. Viegas, Dante Andrés Barbero, P. Chévez, I. Martini, C. 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摘要

如何引用这篇文章:Viegas,G.M.,Barbero,D.A.,Chevez,P.J.,Martini,I.和Discoli,C.A.(2020年)。基于数字图像处理的城市围护结构大规模回收-阿根廷拉普拉塔。城市规划杂志,43151-167。https://doi.org/10.5354/07175051.2020.57522这项工作旨在制定解决方案,以解决城市一级住宅部门大规模建筑回收的问题。为此,开发了一种创新的方法,旨在确定城市建筑围护结构中的不同建筑材料,以通过纳入能源效率进行节能估计。提出了通过分类对SPOT 6卫星和航空图像进行数字处理的方法。在这种情况下,屋顶被分类;确定结果的质量;在最佳结果的基础上,实施了改善围护结构的策略,以在城市范围内进行大规模治疗。作为一个应用案例,与阿根廷拉普拉塔党的住宅部门合作。结果表明,对于所处理的城市复杂性(70%),航空图像分类具有很好的精度。这使我们能够估计每个住房每年节省2000至3000千瓦时供暖能源的潜力,并通过城市测绘灵活地可视化。事实上,应用于详细和大规模城市地区分析的远程传感器的使用带来了我们地区感兴趣和传播较少的知识。反过来,这种方法可以外推到具有类似特征的城市。这项工作的目的是为城市一级住宅区的建筑围护结构的大规模改造提供解决方案。开发了一种创新的方法,可以大规模识别城市建筑围护结构中的不同建筑材料,通过使用能效标准回收它们来估计节能。建议通过半自动分类对SPOT 6卫星和航空图像进行数字处理。在这种情况下,屋顶被分类,结果的质量被确定,最合适的处理被定义,有了这些结果,信封改进策略适用于城市一级的大规模治疗。这项工作是在阿根廷拉普拉塔省的居民区进行的。结果表明,由于所处理的复杂性(70%),用航空图像进行分类具有很好的精度。这使得能够估计可以在城市地图上看到的节能情况,轻松显示每所房子每年在2000至3000千瓦时之间供暖的节能潜力。事实上,应用于对城市部门进行详细和大规模分析的遥感器的使用,为我们地区的利益提供了一些广为人知的知识。反过来,这种方法可以适用于具有类似特征的城市。
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Reciclado masivo de la envolvente urbano-edilicia basado en procesamiento digital de imágenes, La Plata, Argentina
CÓMO CITAR ESTE ARTÍCULO: Viegas, G.M., Barbero, D.A., Chévez, P.J., Martini, I. y Discoli, C.A. (2020). Reciclado masivo de la envolvente urbano-edilicia basado en procesamiento digital de imágenes, La Plata, Argentina. Revista de Urbanismo, 43, 151-167. https://doi.org/10.5354/07175051.2020.57522 El presente trabajo busca generar soluciones para abordar la problemática del reciclado edilicio masivo del sector residencial a nivel urbano. Para ello, se desarrolla una metodología innovadora orientada a identificar los distintos materiales constructivos de la envolvente urbana-edilicia para realizar estimaciones de ahorro de energía por incorporación de eficiencia energética. Se propone el procesamiento digital de imágenes satelitales SPOT 6 y aéreas a través de clasificaciones. En este caso se clasifican los techos; se determina la calidad de los resultados; y sobre los mejores resultados se aplican estrategias de mejora de la envolvente para su tratamiento masivo a escala urbana. Como caso de aplicación se trabajó con el sector residencial del partido de La Plata, Argentina. Los resultados mostraron que las clasificaciones con imágenes aéreas alcanzan una buena precisión para la complejidad urbana abordada (70 %). Esto permitió estimar la potencialidad de ahorros de energía anual para calefacción entre 2000 y 3000 kWh/año por vivienda, visualizados en forma ágil por medio de cartografía urbana. En efecto, el uso de sensores remotos aplicados al análisis detallado y masivo de áreas urbanas aporta un conocimiento de interés y poco difundido en nuestra región. A su vez, esta metodología puede ser extrapolada a ciudades con características análogas. The purpose of this work is to provide solutions for mass retrofitting of building envelope in residential areas at urban level. An innovative methodology is developed that identify the different construction materials of the urban-building envelope in large-scale to estimate energy saving by recycling them with energy efficiency criteria. It is proposed the digital processing of SPOT 6 satellite and aerial images through semi-automatic classifications. In this case, the roofs are classified, the quality of the results is determined, the most appropriate processing is defined, and with these results envelope improvement strategies are applied for mass treatment at urban level. The work was carried out in the residential area of La Plata department, Argentina. The results showed that the classifications with aerial images achieve good precision for the complexity addressed (70%). This allowed estimating energy savings which can be seen on urban maps easily showing the annual energy saving potentialities for heating between 2000 and 3000 kWh/year per house. In effect, the use of remote sensors applied to the detailed and massive analysis of urban sectors provides a little disseminated knowledge of interest in our region. In turn, this methodology can be applied to cities with similar characteristics.
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