البيانات المفتوحة لتحديد موقع مزارع الرياح

تجربة مستقبل التحليل الجغرافي المكاني مع FlyPix!
ابدأ تجربتك المجانية اليوم

أخبرنا ما هو التحدي الذي تحتاج إلى حله - سوف نساعدك!

البيانات المفتوحة لتحديد موقع مزارع الرياح
البيانات المفتوحة لتحديد موقع مزارع الرياح

مقدمة

قد لا يكون من المفاجئ أن تحديد المواقع المثالية لبناء مزرعة رياح جديدة ليس بالأمر السهل مثل العثور على أقرب حقل مفتوح بدون توربين رياح شاهق. في الواقع، يتطلب تحديد المواقع الأكثر ملاءمة معرفة مجموعة كاملة من الخصائص المتعلقة بالموقع المعني. بعض هذه الخصائص تنظيمية، "هل نحن بعيدون بما فيه الكفاية عن أقرب مدينة؟"، "ما درجة الحماية الطبيعية المقررة لهذه المنطقة؟". وبعضها عملي "هل الأرض مناسبة للبناء؟"، "هل تحصل هذه المنطقة على ما يكفي من الرياح لجعل توربين الرياح الجديد مربحًا؟". إن الإجابة على هذه المجموعة من الأسئلة بدقة، وفقًا لما يحدده أصحاب المصلحة الرئيسيون، شرط أساسي لنجاح أي مشروع بناء كبير. في هذا المشروع، لجأنا إلى الاستفادة من بيانات المناخ وصور مراقبة الأرض واللوائح، من أجل تحديد المناطق في سالزبورغ التي استوفت مجموعة من المعايير المحددة مسبقًا بكفاءة. يعد هذا مثالاً نموذجيًا لكيفية الاستفادة من البيانات الضخمة في حالة استخدام حقيقية، ويعطي نظرة ثاقبة لعدد الاعتبارات التي يجب مراعاتها في كل خطوة من خطوات العملية.

مصادر البيانات

بطبيعة الحال، فإن الخطوة الأولى لأي مهمة ترغب في الاستفادة من مجموعات البيانات الجغرافية المكانية للإجابة على سؤال ذي أهمية عملية/تجارية هي الحصول على البيانات. وكما يعلم أي عالم بيانات، فإن هذه هي الخطوة الأكثر أهمية: فكل مشكلة تالية تنبع في النهاية من القرارات/الخيارات المتخذة هنا. ومن الأمور المثيرة للقلق بشكل خاص عند تطوير حل لتطبيق تجاري أن تكون البيانات المستمدة ليست دقيقة فحسب، بل معتمدة بشكل مثالي من قبل السلطات المختصة. على سبيل المثال، تكون الخريطة التفصيلية لمعلومات تقسيم المناطق عديمة القيمة إذا لم يكن من الممكن اعتمادها على أنها جاءت مباشرة من سلطة تقسيم المناطق ذات الصلة. ولهذا السبب، تُعد مصادر البيانات الرسمية ذات قيمة عالية للغاية لأنها لا توفر فقط معلومات الحقيقة الأساسية الضرورية ولكن أيضًا الشرعية لأي استنتاجات أو تنبؤات يمكن استخلاصها منها. في هذا المشروع، كان المكتب الاتحادي للقياس والمساحة في النمسا بالإضافة إلى موارد البيانات الحكومية المفتوحة (OGD) التي قدمتها ولاية سالزبورغ بمثابة أساس ممتاز لتطوير مسح أراضي مزرعة الرياح القابل للتنفيذ.

الاستفادة من الرؤى

كما ذُكر سابقًا، يُقسّم تحديد المواقع المثالية لبناء مزارع رياح جديدة إلى عدد من المعايير الكمية التي تُعطي توصيفًا ثنائيًا لمنطقة ذات أهمية معينة ("مناسبة لبناء مزرعة رياح"، "غير مناسبة لبناء مزرعة رياح"). وبالتالي، فإن عدم استيفاء أيٍّ من هذه المعايير سيؤدي إلى استبعاد المنطقة من أي تحليل لاحق. ما تتيحه هذه المنهجية هو نظام تصنيف "سريع وسهل" لتحديد مدى ملاءمة المنطقة لبناء مزرعة رياح.

يمكن تقسيم تنفيذ العملية الموصوفة أعلاه على النحو التالي:

أولاً، تم ربط كل معيار بمصدر بيانات يوفر معلومات أساسية كافية للإجابة على هذا السؤال، سواءً بالإيجاب أو السلب. ثم تمت معالجة هذه المعلومات لتصنيف مدى ملاءمة كل منطقة في سالزبورغ للمعايير المعنية. وبهذه الطريقة، تم إنشاء طبقة متجهة لكل معيار، تُصنف مناطق سالزبورغ إلى مناطق "مناسبة" أو "غير مناسبة". فيما يلي، سنلقي نظرة سريعة على عملية إنشاء طبقتين من هذه الطبقات.

تحديد المناطق السكنية

من المعايير الرئيسية التي يجب اتباعها لإنشاء مزرعة رياح جديدة أن تكون على مسافة مناسبة من المناطق السكنية الرئيسية. يُعدّ استيفاء هذا المعيار ضرورة في معظم المناطق، نظرًا للأنظمة الحكومية المعمول بها لمعالجة المخاوف المتعلقة بالتلوث الضوضائي والتخطيط الحضري والتأثير البصري لهذه المنشآت. يُتيح لنا استخدام بيانات ميدانية مستقاة من المكتب الاتحادي لطاقة الرياح والهندسة المعمارية (Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen) نقطة انطلاق جيدة لمحاولة إنشاء طبقة مناسبة تُقسّم سالزبورغ إلى مناطق مُحددة وفقًا لملاءمتها لهذا المعيار.

كما يتضح في هذه الحالة، تتكون بيانات الحقيقة الأساسية من عدد من المضلعات المقابلة للهياكل القائمة في ولاية سالزبورغ. يوفر هذا نقطة انطلاق واعدة، ولكن لا تزال هناك عدة أسئلة بحاجة إلى معالجة لتحويل هذه المدخلات إلى طبقة التصنيف الثنائي المناسبة. على وجه التحديد، كيف يمكن التمييز بشكل مفيد بين مدينة، تظهر هنا كتجمع ضيق من المضلعات، ومنزلين منفردين في حقل؟ في هذه الحالة، لجأنا إلى خوارزمية التجميع المكاني القائم على الكثافة التي توفر تصنيفًا بديهيًا قائمًا على الكثافة لمنطقة ما إلى "سكنية" أو "غير سكنية" بناءً على كثافة مضلعات هذه الهياكل وعدد جيرانها. بهذه الطريقة، يمكننا، على سبيل المثال، تحقيق التصنيف التالي.

تحديد مناطق المستوى

من المعايير المهمة لأي مشروع بناء أن تكون الأرض ذات مستوى مناسب. عمومًا، يجب بناء مشاريع البناء على مستوى مستوٍ لتوفير الأساس المناسب للهيكل المخطط له. عند تجاوز مستوى معين من الميل، تصبح تكاليف تسوية المنطقة باهظة للغاية بحيث لا يكون المشروع عمليًا. لحسن الحظ، تتوفر بيانات نقطية مفتوحة المصدر، مُلتقطة من مسوحات أُجريت باستخدام قياسات ليزرية، بدقة 5 أمتار.

في هذه الحالة، بما أن هذه بيانات نقطية وليست متجهية، فإن ترجمة هذه الطبقة إلى قناع تصنيف ثنائي تتطلب جهدًا أكبر. في هذه الحالة، تم تحقيق ذلك بتحديد زاوية عتبة تُعتبر نقطة الاهتمام "شديدة الانحدار" فوقها، واستعلام بيانات النقطية لجميع هذه المناطق، واستخراج هذه المناطق إلى متجهات باستخدام OpenCV، وتحديد عتبة المناطق المستخرجة، مما يمنحنا التصنيف المطلوب.

استنتاج

بعد استخراج قناع تصنيف ثنائي بنجاح لكل معيار من المعايير التي تحدد ملاءمة منطقة ما لإنشاء مزرعة رياح، يصبح تجميع هذه المعايير سهلاً: ببساطة، اجمع جميع أقنعة التصنيف في قناع واحد. المناطق الناتجة هي المناطق المثالية وفقًا للبيانات الميدانية الرسمية المقدمة من حكومة ولاية سالزبورغ والحكومة الفيدرالية النمساوية، وهو اكتشاف مذهل!

تجربة مستقبل التحليل الجغرافي المكاني مع FlyPix!
ابدأ تجربتك المجانية اليوم