[論文レビュー] SkyCam: A Dataset of Sky Images and their Irradiance values

Evangelos Ntavelis, Jan Remund+1 more|arXiv (Cornell University)|May 6, 2021

Remote Sensing in Agriculture参考文献 2被引用数 6

ひとこと要約

SkyCam は、スイスの地形的多様性を持つ3か所の地点で1年間にわたり収集された、スカイイメージと対応する日射量測定値からなる大規模かつ高頻度のデータセットである。このデータセットは、カメラベースのHDR画像入力と正確なパイラノメーター読み取り値を用いて、局所的な太陽日射量を予測する深層学習モデルの構築を可能にし、太陽光発電システムの高精度な短期予測を支援する。

ABSTRACT

Recent advances in Computer Vision and Deep Learning have enabled astonishing results in a variety of fields and applications. Motivated by this success, the SkyCam Dataset aims to enable image-based Deep Learning solutions for short-term, precise prediction of solar radiation on a local level. For the span of a year, three different cameras in three topographically different locations in Switzerland are acquiring images of the sky every 10 seconds. Thirteen high resolution images with different exposure times are captured and used to create an additional HDR image. The images are paired with highly precise irradiance values gathered from a high-accuracy pyranometer.

研究の動機と目的

• 局所的なレベルでの正確な短期太陽日射量予測を実現する低コストのカメラベースソリューションの開発。
• エネルギー収率予測の向上により、オフグリッド型太陽光発電システムの最適化を支援。
• 深層学習モデルがスカイイメージを活用して高精度な太陽放射予測を実現することを可能にする。
• 季節的および地形的変動を捉えた多様で高頻度のデータセットの提供。
• 日射量予測の向上により、ハイブリッド型PVディーゼルシステムにおける化石燃料発電機の依存度を低減する。

提案手法

• 3か所のスイスの地点で、産業用CMOSカメラが10秒ごとに13枚の露出時間の異なるスカイイメージを撮影。
• 13枚の露光からHDR画像を後処理し、ダイナミックレンジを拡大し、雲やスカイの詳細を保持。
• 高精度なHukseflux SR30パイラノメーターが、180°の視野角で各地点で水平面全日射量（GHI）をW/m²単位で測定。
• 2018年中に1日中、日の出から日の入りまで連続収集し、多様な気象的および地形的条件をカバー。
• すべての画像および日射量データはPNGおよびXML形式に保存され、各地点間でタイムスタンプが同期。
• データセットは1カメラあたり157万のタイムスタンプを含み、合計で約16TBのデータを構成。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数露光のスカイイメージでトレーニングされた深層学習モデルは、リアルタイムで局所的な太陽日射量を正確に予測できるか？
• RQ2 地形的差異（例：ジュラ山脈、スイス plateau、プロアルプス）は、スカイの外観と日射量値の相関にどのように影響するか？
• RQ3 単一露光画像と比較して、複数露光のHDR処理が、日射量予測精度をどの程度向上させるか？
• RQ4 低コストのカメラベースシステムは、従来のパイラノメーター単体の手法と同等の日射量予測精度を達成できるか？
• RQ5 一時的な遮断要因（例：鳥、ゴミ）は、画像ベースの日射量予測モデルの性能にどのように影響するか？

主な発見

• SkyCam データセットは、1カメラあたり157万のタイムスタンプを含み、1タイムスタンプあたり13枚の画像と1枚のHDR画像が10秒ごとに収集された。
• 校正済みのHukseflux SR30パイラノメーターを用いて高精度に日射量値が測定され、モデル学習の正確な真値を提供。
• 地点間で顕著な日射量の変動が観測され、同じ日に数100W/m²の差が現れることがあり、局所的な天候条件に起因。
• 1タイムスタンプあたり13枚の露光からHDR画像が生成され、解像度は600×600ピクセルで、雲やスカイの特徴抽出のためのダイナミックレンジが拡大。
• 一時的なデータ欠落や遮断（例：鳥）が発生しても、ユーザー主導のデータクリーニングおよび堅牢なモデルトレーニングを可能にするために、元データおよび処理済みデータを保持。
• データセットは https://github.com/vglsd/SkyCam で公開されており、太陽日射量予測分野における再現可能研究を促進。