(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211161060.2 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 北京工业大 学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园10 0号 (72)发明人 薛鹏　王贺　李森渊　罗涛　张滨　 (74)专利代理 机构 北京思海天达知识产权代理 有限公司 1 1203 专利代理师 王兆波 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 19/20(2011.01) (54)发明名称 一种基于晴天光谱信息的天空颜色建模方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于晴天光谱信息的天 空颜色建模方法， 主要基于Perez亮度模型的基 础函数， 将天空面元位置、 太阳位置、 辐射数据和 基于光谱信息计算的色坐标进行拟合分析， 最终 建立可以表 示天空颜色分布的模 型； 本发明方法 建立具有颜色信息的模型以完善天空模型在色 度学领域的应用。 借用本发明提出模 型估算实时 的天空光谱 数据变化规律， 为具有光谱选择性玻 璃的建筑采光模拟提供理论参考， 利用本发明提 出的色坐标比相关 色温更加科 学准确。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115546400 A 2022.12.30 CN 115546400 A 1.一种基于晴天光谱信息的天空颜色 建模方法， 其特 征在于， 包括如下步骤， 步骤S10， 分析亮度和颜色模型的物理意 义和计算 来源； 步骤S20， 基于直 射和散射数据建立天顶颜色模型； 步骤S30， 天顶颜色模型的误差分析； 步骤S40， 基于测量的光谱数据计算145个天空面元的色坐标； 步骤S50， 基于Perez亮度模型基础函数建立天空颜色模型； 步骤S60， 天空颜色模型的误差分析； 步骤S70， 联立天空颜色模型和天顶颜色模型 得到综合模型并进行误差分析。 2.根据权利要求1所述的一种基于晴天光谱信 息的天空颜色建模方法， 其特征在于， 步 骤S40中， 基于测量的光谱数据计算145个天空面元的色坐标包括以下步骤： 步骤S400， 得到145个天空面元实时的光谱信息， 计算各天空面元的光源三刺激值， 利 用三刺激值计算得到色坐标值； 步骤S410， 利用天空扫描仪得到145个天空面元中心点的光谱数据； 步骤S420， 计算各个天空面元的光谱三刺激值， 以光谱为计算输入值， 利用颜色匹配函 数进行计算； 步骤S430， 计算各个天空面元的色坐标， 以各天空面元的三刺激值为标准， 计算得到色 坐标x， y。 3.根据权利要求1所述的一种基于晴天光谱信 息的天空颜色建模方法， 其特征在于， 步 骤S50中， 基于Perez亮度模型基础函数建立天空颜色模型还 包括以下步骤： 步骤S500， 将新建立的天空颜色模型中的太阳位置和天空面元位置等角度相关自变量 输入保持与Perez天空亮度模型中的自变量相同； 步骤S510， 将Perez天空亮度模型中的天顶亮度替换为天顶色坐标， 因变量从亮度变为 色坐标x和色坐标y； 步骤S520， 将测量收集的全年数据作为输入 的自变量和因变量， 分别拟合色坐标x和y 的多元非线性 函数关系式， 分别得到回归 模型中的常数。 4.根据权利要求1所述的一种基于晴天光谱信 息的天空颜色建模方法， 其特征在于， 该 方法包括以下步骤： 步骤1， 分析亮度和颜色模型的物理意 义和计算 来源； 天空亮度模型的亮度与天空颜色模型的颜色的计算均源于光谱； 步骤2， 基于直 射和散射数据建立天顶颜色模型； 天顶色坐标需要利用直射和散射数据进行建模求解， 因此提出针对天顶色坐标求解的 模型： xz＝0.33w0.202                    (5) yz＝0.33w0.213                    (6) w＝[(Ed/(Ed+Es)+1.041γs3]/[1+1.041γs3]             (7) 式中， w为天空气象指数； Ed为天空散射辐照度； Es为太阳直射辐照度； Zs为太阳天顶角； γs为计算对应时刻的太阳高度角； 色坐标xz的拟合度R2＝0.785； 色坐标yz的拟合度R2＝0.791； 二 者P值均小于 0.01； 步骤3， 天顶颜色模型的误差分析；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546400 A 2利用ASHRAE规范中给出的中归一化相对误差公式NMBE和均方根误差公式CVRMSE对得 到的模型进行误差分析， 两个指标适用于模型计算与实测 值的误差分析； 计算得到天顶色 坐标xz模型的NMBE值为1.36％， CVRMSE值为3.85％， 天顶色坐标yz模型的NMBE值为1.74％， CVRMSE值 为4.22％； 模型误差均在标准 规定范围之内； 步骤4， 基于测量的光谱数据计算145个天空面元的色坐标； 计算公式如下 所示： 式中， X， Y， Z为三刺激值； Km为最大光谱光视效能， λ为波长； P( λ )为 天空测试点的相对光谱功率分布； 为CIE通过实验给定的颜色匹配函数， x， y， z为色坐标， x+y+z＝1； 步骤5， 基于Perez亮度模型基础函数建立天空颜色模型； 天空颜色模型中的太阳位置和天空面元位置等角度相关自变量输入与Perez天空亮度 模型中的自变量相同， 把亮度模型中的天顶亮度变为天顶色坐标， 因变量从亮度变为色坐 标x和色坐标y； 通过全年数据作为输入的自变量和因变量， 分别拟合色坐标x和y的多元非 线性函数关系式； 具体结果如下式(3)和(4)所示； 具体参数 取值如下表1所示； 式中， xz和yz为天顶色坐标； a、 b、 c、 d、 e分别为非线性回归计算得到的常数； Zs表示太阳 与天顶的夹角， 即太阳天顶角； Z表示 天空计算点与天顶的夹角； χ表示 天空计算点与太阳的 角距离； 天空色坐标x模型的拟 合度R2＝0.858， 空色坐标y模型的拟 合度R2＝0.850， 二者显著性 P值均为0.0 00， 小于0.01； 步骤6， 天空颜色模型的误差分析； 计算得到天空色坐标x模型的NMBE值为0.63％， CVRMSE值为3.21％， 天空色坐标y模型 的NMBE值 为0.72％， CVRMSE值 为3.84％； 模型误差均在标准 规定范围之内； 步骤7， 联立天空颜色模型和天顶颜色模型 得到综合模型并进行误差分析； 综合天空色度模型预测的色坐标x误差值： NMBEx＝1.73％； CVRMSEx＝4.51％； 色坐标y 误差值NMBEy＝1.84％； CVRMSEy＝4.72％。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546400 A 3