私はアシュランド市のSolar Potential<\/A>アプリを作成しました。Conservation Division<\/A>のためです。<\/P><\/P>目的は、アシュランドの住民や企業が電力供給網と連結された新しい太陽光発電システムを設置することを奨励することであり、アシュランド市は適格な設置に対して財政的インセンティブを提供しています。<\/P><\/P><\/P><\/P><\/P><\/P>データ作成<\/STRONG><\/P>最初に私たちは独自のLidarデータを使用し、Solar Radiation Tools<\/A>を使って太陽光ポテンシャルを計算しました。この部分は同僚のLea Richards<\/A>が担当しました。<\/LI><\/LI>次にラスターをポイントに変換しました。数百万ポイントありました。（私のコンピュータの容量が足りなくなりました）<\/LI>そこから建物から5フィート以内のすべてのポイントを切り取りました。<\/LI><\/LI>その後、geonetから助けを得て、pythonスクリプトを書き、 上位20%のレコードを選択しました。<\/A><\/LI><\/UL> **これはユーザーが建物をクリックしたときにより良い値を得たいと思ったために行いました。なぜなら計算に建物のほとんどを使用しないからです。<\/SPAN><\/P><\/P>上位20%が選択された後、各月の平均日射エネルギーの値を得るために統計処理が行われました。<\/LI><\/LI>次のステップはデータをwebappに追加することでした。<\/LI>APP
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目的は、アシュランドの住民や企業が電力供給網と連結された新しい太陽光発電システムを設置することを奨励することであり、アシュランド市は適格な設置に対して財政的インセンティブを提供しています。<\/P>
データ作成<\/STRONG><\/P>最初に私たちは独自のLidarデータを使用し、
**これはユーザーが建物をクリックしたときにより良い値を得たいと思ったために行いました。なぜなら計算に建物のほとんどを使用しないからです。<\/SPAN><\/P><\/P>上位20%が選択された後、各月の平均日射エネルギーの値を得るために統計処理が行われました。<\/LI><\/LI>次のステップはデータをwebappに追加することでした。<\/LI>APP
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