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Collecting Data for Urban Building Energy Modelling by Remote Sensing and Machine Learning

Gorzalka, Philip und Garbasevschi, Oana Mihaela und Schmiedt, Jacob und Droin, Ariane und Linkiewicz, Magdalena Monika und Wurm, Michael und Hoffschmidt, Bernhard (2021) Collecting Data for Urban Building Energy Modelling by Remote Sensing and Machine Learning. In: 17th IBPSA Conference on Building Simulation, BS 2021, Seiten 1139-1146. nternational Building Performance Simulation Association. Building Simulations 2021, 2021-09-01 - 2021-09-03, Brügge, Belgien. doi: 10.26868/25222708.2021.30184. ISBN 978-1-7750520-2-9. ISSN 2522-2708.

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4MB

Kurzfassung

High-quality data on the investigated area is crucial for modelling urban building energy demands, but its availability is often insufficient. We present an approach to acquire (i) building geometries, (ii) their ages, and (iii) their retrofit states. It consists of creating a 3D model from aerial imagery, determining building ages through machine learning, generating a simulation model based on open-source tools, and assessing retrofit states by comparing simulated temperatures with infrared thermography (IRT) measurements. The demonstration on a case study quarter in Berlin shows that heat demand results are comparable to other tools. Using machine learning is already wellsuited to close knowledge gaps regarding building ages. However, retrofit state assessment using IRT was unsatisfactory due to insufficient measurement accuracy and is envisaged for improvement in future research, along with a validation of the approach.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/144798/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Collecting Data for Urban Building Energy Modelling by Remote Sensing and Machine Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Gorzalka, PhilipPhilip.Gorzalka (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1274-0378NICHT SPEZIFIZIERT
Garbasevschi, Oana MihaelaMihaela.Garbasevschi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1175-883XNICHT SPEZIFIZIERT
Schmiedt, JacobJacob.EstevamSchmiedt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0794-6769NICHT SPEZIFIZIERT
Droin, ArianeAriane.Droin (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0001-0878-700XNICHT SPEZIFIZIERT
Linkiewicz, Magdalena MonikaMagdalena.Linkiewicz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wurm, Michaelmichael.wurm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5967-1894NICHT SPEZIFIZIERT
Hoffschmidt, BernhardBernhard.Hoffschmidt (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2021
Erschienen in:17th IBPSA Conference on Building Simulation, BS 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.26868/25222708.2021.30184
Seitenbereich:Seiten 1139-1146
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Saelens, D.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Laverge, J.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Boydens, W.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Helsen, L.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:nternational Building Performance Simulation Association
ISSN:2522-2708
ISBN:978-1-7750520-2-9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Building Modeling, remote sensing, machine learning
Veranstaltungstitel:Building Simulations 2021
Veranstaltungsort:Brügge, Belgien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:1 September 2021
Veranstaltungsende:3 September 2021
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung, E - Condition Monitoring
Standort: Jülich , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung > Qualifizierung
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Wurm, Michael
Hinterlegt am:25 Okt 2021 10:13
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:44

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