在加拿大安大略省金斯敦市使用 LiDAR 收集太阳能进行阴影建模
Levinson 和 Gupta (2008)：估算典型住宅屋顶的太阳能接入：加利福尼亚州圣何塞的案例研究提供了估算树木和建筑物在屋顶光伏系统上投射的阴影的完整指南。该过程包括处理 LiDAR 数据以获得地表和地面高程模型（DSM 和 DEM）、提取城市土地利用类别、在特征上应用辐射模型以及随时间对阴影建模。如果有的话，这应该是论文的核心论文。但是，即将进行一些修改/添加：
(i) 工业使用 ArcGIS 和开源 GRASS LiDAR 工具之间的并行工作流。屋顶/树木的提取和它们的高度的计算在Kessner 等人：使用官方 LiDAR 数据分析屋顶的太阳能潜力，Jochem 等人：Automatic Roof Plane Detection and Analysis in Airborne Lidar Point Clouds for Solar Potential中有进一步的详细说明评估，Clayton Crawford 的教程和[1] --- 7 月 7 日之前理解和试用
(ii) 建议使用 Perez 等人模型而不是 HDKR 模型来计算倾斜平面上的辐照度与水平表面上的辐照度之间的比率（根据 Rob 和 Amir 的建议和代码（Ma 和 Iqbal (1983)：Statistical comparison of models用于估计倾斜表面上的太阳辐射，Feuermann 和 Zemel (1992)：倾斜平面上全球辐照度模型的验证，Remund 等人 (2003)：计算高级太阳参数的算法链和 Duffie & Beckman (1991))
(iii) 用于建模阴影和太阳能特征（屋顶）提取的不同软件的概述。两个候选者是 CH2M Hill 的Solar Automated Feature Extraction和开源Radiance 4.0 版 ( http://www.radiance-online.org/ )
(iv) 遮阳不仅应用于光伏系统，还应用于制冷和供暖面包 --> 热岛效应
Kassner 等人 (2008)：使用官方 LiDAR 数据分析屋顶的太阳能潜力从研究的合理性到使用的技术，提供了分析屋顶太阳能潜力的简明说明。测试区包括德国科隆大学校园内的 13 栋建筑。LiDAR 数据通过使用屋顶轮廓作为遮罩的排除方式进行过滤，然后通过 3m 的高度阈值进行过滤。他们的优势在于拥有高质量的屋顶轮廓，代表了屋顶的真实形状和大小。我们的数据属于地籍性质，属于更广泛的群体。屋顶平面是使用光栅插值生成的，并使用太阳能 PV 评估的经验法则（方位角、坡向、倾斜度）进行分割。他们使用 Hillshade 函数进行模型着色，我们也将如此。然而他们并没有遇到树木和屋顶分离的问题，
Levinson 等人 (2009)：加州四个城市住宅屋顶的太阳能接入
Compagnon (2004)：城市结构中的太阳能和日光可用性
Ruther 等人 (2004)：构建集成光伏太阳能发电机在协助巴西城市地区白天高峰供电方面的潜力
Castro 等人 (2004)：并网光伏建筑：以西班牙南部为例对未来情景进行分析
Denholm 和 Margolis (2008)：美国光伏发电的土地使用要求和人均太阳能足迹
Levinson 和 Gupta (2008)：估计典型住宅屋顶的太阳能接入：加利福尼亚州圣何塞的案例研究
Ayoub、Dignard-Bailey 和 Fillion (2000)：建筑光伏：加拿大的机遇
Pelland 和 Poisson (2008)：对加拿大建筑一体化光伏发电潜力的评估