Investigation of the Suitability of Building Roofs for Photovoltaic Systems Using Unmanned Aerial Vehicles: The Case of Iğdır University

Yıl 2025, Cilt: 25 Sayı: 5, 1114 - 1125, 01.10.2025

Yemen Gürel , Rüştü Çallı , Emirhan Özdemir

https://doi.org/10.35414/akufemubid.1633198

Öz

The rapid growth of the global population and the widespread expansion of industrialization have led to an ever-increasing demand for energy. The limited availability and environmental impact of conventional fossil fuels have necessitated the transition to sustainable and renewable energy sources. In this context, solar energy (photovoltaic systems) represents a clean, renewable, and cost-effective long-term solution that contributes to energy security. Integrating photovoltaic panels into building rooftops is a particularly effective method for enhancing energy production without requiring additional land, especially in densely urbanized areas. In this study, a suitability analysis was conducted for the installation of solar energy panels on the rooftops of six buildings within the Şehit Bülent Yurtseven Campus of Iğdır University, located in Suveren Town, Central District, Iğdır Province. To achieve this, images of the rooftops were captured from multiple angles using an unmanned aerial vehicle (UAV), and these images were subsequently processed using photogrammetric techniques to generate 3D models. The primary objective of this study is to determine the extent to which rooftop areas are suitable for photovoltaic panel installation and to contribute to the development of sustainable energy solutions. The analysis revealed that, considering the structural characteristics and orientation of the rooftops, a total area of 2,944 m² is suitable for photovoltaic panel installation. This corresponds to 11.11% of the total available rooftop area. The project outputs include 3D models, point clouds, and orthophotos, which are expected to be utilized in the university’s future projects as well as within the framework of the Energy Efficiency Applications in Public Buildings Project (KABEV) initiated by the Republic of Turkey’s Ministry of Environment, Urbanization, and Climate Change. Consequently, this study aims to facilitate both financial and temporal efficiency while contributing to national energy efficiency goals.

Anahtar Kelimeler

UAV , 3B Model , SYM , Photovoltaic Energy Systems , KABEV

Proje Numarası

Proje Başvuru No: 1919B012308242

İnsansız Hava Araçlarıyla Bina Çatılarının Fotovoltaik Sistemlere Uygunluğunun İncelenmesi: Iğdır Üniversitesi Örneği

Öz

Dünya nüfusunun hızla artması ve sanayileşmenin yaygınlaşması, enerjiye olan talebi her geçen gün artırmaktadır. Geleneksel fosil yakıtların sınırlı olması ve çevresel etkileri, sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını zorunlu hale getirmiştir. Bu bağlamda, güneş enerjisi (GES), temiz, yenilenebilir ve uzun vadede maliyet etkin bir çözüm sunarak enerji arz güvenliğine katkı sağlamaktadır. Fotovoltaik panellerin bina çatılarına entegre edilmesi, özellikle şehirleşmenin yoğun olduğu bölgelerde ek alan gerektirmeden enerji üretimini artıran önemli bir yöntemdir. Bu çalışma kapsamında, Iğdır İli, Merkez İlçesi, Suveren Beldesi’nde yer alan Iğdır Üniversitesi Şehit Bülent Yurtseven Kampüsü içerisinde bulunan toplamda 26.497 m² alana sahip altı bina çatısının güneş enerjisi panelleri için uygunluk analizi yapılmıştır. İHA (İnsansız Hava Aracı) kullanılarak bina çatılarının farklı açılardan görüntüleri alınmış, ardından bu görüntüler fotogrametrik yöntemlerle işlenerek 3B modeller oluşturulmuştur. Çalışmanın temel amacı, bina çatı alanlarının ne kadarının güneş enerji panellerine uygun olduğunu belirlemek ve bu doğrultuda sürdürülebilir enerji çözümlerine katkıda bulunmaktır. Yapılan analizler sonucunda, çatıların yapısal özellikleri ve yönelimi dikkate alındığında, toplamda 2.944 m² alanda fotovoltaik panellerin yerleştirilebileceği tespit edilmiştir. Bu durumda, bina çatılarına ait alanların %11,11’lik kısmının güneş enerjisi üretimi için değerlendirilebileceği belirlenmiştir. Proje çıktıları arasında üretilen 3B modeller, nokta bulutları ve ortofotolar gibi sonuç ürünleri yer almakta olup, bu ürünlerin üniversitenin gelecekteki projelerinde ve T.C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı’nın Kamu Binalarındaki Enerji Verimliliği Uygulamaları Projesi (KABEV) kapsamında kullanılabileceği öngörülmektedir. Böylelikle hem maddi hem de zamansal verimlilik sağlanarak enerji verimliliği hedeflerine yönelik somut bir adım atılmış olacaktır.

Anahtar Kelimeler

İHA , 3B Model , SYM , Fotovoltaik Enerji Sistemleri , KABEV

Destekleyen Kurum

Tübitak 2209-A

Proje Numarası

Proje Başvuru No: 1919B012308242

Kaynakça

• Adjiski, V., Kaplan, G., & Mijalkovski, S. 2023. Assessment of the solar energy potential of rooftops using LiDAR datasets and GIS based approach. International Journal of Engineering and Geosciences, 8(2), 188-199. https://doi.org/10.26833/ijeg.1112274
• Bilașco, Ș., Hognogi, G. G., Roșca, S., Pop, A. M., Iuliu, V., Fodorean, I., ... & Sestras, P. 2022. Flash flood risk assessment and mitigation in digital-era governance using unmanned aerial vehicle and GIS spatial analyses case study: Small river basins. Remote Sensing, 14(10), 2481. https://doi.org/10.3390/rs14102481
• Boccalatte, A., Thebault, M., Ménézo, C., Ramousse, J., & Fossa, M. 2022. Evaluating the impact of urban morphology on rooftop solar radiation: A new city-scale approach based on Geneva GIS data. Energy and Buildings, 260, 111919. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.111919
• Chen, C., Guo, J., Wu, H., Li, Y., & Shi, B. 2021. Performance comparison of filtering algorithms for high-density airborne LiDAR point clouds over complex LandScapes. Remote Sensing, 13(14), 2663. https://doi.org/10.3390/rs13142663
• Choi, K., & Suh, J. 2023. Fault detection and power loss assessment for rooftop photovoltaics installed in a university campus, by use of UAV-based infrared thermography. Energies, 16(11), 4513. https://doi.org/10.3390/en16114513
• Colak, H. E., Memisoglu, T., & Gercek, Y. 2020. Optimal site selection for solar photovoltaic (PV) power plants using GIS and AHP: A case study of Malatya Province, Turkey. Renewable energy, 149, 565-576. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.12.078
• Devabhaktuni, V., Alam, M., Depuru, S. S. S. R., Green II, R. C., Nims, D., & Near, C. 2013. Solar energy: Trends and enabling technologies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 19, 555-564. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.11.024
• Espositoa, S., Fallavollitaa, P., Wahbehb, W., Nardinocchic, C., & Balsia, M. 2014. Performance evaluation of UAV photogrammetric 3D reconstruction. In 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 4788-4791). https://doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947565
• Gagnon, P., Margolis, R., Melius, J., Phillips, C., & Elmore, R. 2016. Rooftop solar photovoltaic technical potential in the United States. A detailed assessment (No. NREL/TP-6A20-65298). National Renewable Energy Lab.(NREL), Golden, CO (United States). https://doi.org/10.2172/1236153
• Gençgönül, B. Z., Gençgönül, A. S., & Selbaş, R. 2024. Üniversite Kampüsünde Solar Panel Kullanımının Teknik ve Ekonomik Analizi: ISUBU Örneği. Afyon Kocatepe University Journal of Science & Engineering/Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(6). https://doi.org/10.35414/akufemubid.1496446
• Hachem, C., Athienitis, A., & Fazio, P. 2011. Investigation of solar potential of housing units in different neighborhood designs. Energy and Buildings, 43(9), 2262-2273. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2011.05.008
• Hafez, A. Z., Soliman, A., El-Metwally, K. A., & Ismail, I. M. 2017. Tilt and azimuth angles in solar energy applications–A review. Renewable and sustainable energy reviews, 77, 147-168. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.03.131
• Han, J., Zhang, L., & Li, Y. 2021. Hotspots, flaws and deficiencies of research on rural energy upgrading: A review. Energy Strategy Reviews, 38, 100766. https://doi.org/10.1016/j.esr.2021.100766
• Han, Y., Pan, Y., Zhao, T., Wang, C., & Sun, C. 2019. Use of UAV Photogrammetry to Estimate the Solar Energy Potential of Residential Buildings in Severe Cold Region. In 24th International Conference on Computer-Aided Architectural Design Research in Asia: Intelligent and Informed, CAADRIA 2019 (pp. 613-622). https://doi.org/10.52842/conf.caadria.2019.2.613
• Huang, Y., Chen, Z., Wu, B., Chen, L., Mao, W., Zhao, F., ... & Yu, B. 2015. Estimating roof solar energy potential in the downtown area using a GPU -accelerated solar radiation model and airborne LiDAR data. Remote Sensing, 7(12), 17212-17233. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.10.010
• Jaczewska, P., Sybilski, H., & Tywonek, M. 2025. Assessment of the Solar Potential of Buildings Based on Photogrammetric Data. Energies, 18(4), 868. https://doi.org/10.3390/en18040868
• Kim, S. M., Oh, M., & Park, H. D. 2019. Analysis and prioritization of the floating photovoltaic system potential for reservoirs in Korea. Applied Sciences, 9(3), 395. https://doi.org/10.3390/app9030395
• Kucuksari, S., Khaleghi, A. M., Hamidi, M., Zhang, Y., Szidarovszky, F., Bayraksan, G., & Son, Y. J. 2014. An Integrated GIS, optimization and simulation framework for optimal PV size and location in campus area environments. Applied Energy, 113, 1601-1613. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.09.002
• Li, Q., Yang, G., Bian, C., Long, L., Wang, X., Gao, C., ... & Chen, B. M. 2025. Autonomous design framework for deploying building integrated photovoltaics. Applied Energy, 377, 124760. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124760
• Moudrý, V., Beková, A., & Lagner, O. 2019. Evaluation of a high resolution UAV imagery model for rooftop solar irradiation estimates. Remote Sensing Letters, 10(11), 1077-1085. https://doi.org/10.1080/2150704X.2019.1649735
• Orhun, M., Koca, Y. B., Hocaoğlu, F. O., & Çınar, S. M. 2012. Farklı Yüzey Açılarındaki Işınım Şiddetlerinin Afyonkarahisar Bölgesi İçin Karşılaştırılması ve Güneş Panellerinden Elde Edilebilecek En Yüksek Elektrik Enerjisi Üretimi İçin Uygun Açıların Tespiti. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(2), 1-5.
• Ozdemir, E., Karsli, F., Kavzoglu, T., Bahadir, M., & Yagmahan, A. 2022. A novel algorithm for regularization of building footprints using raw LiDAR point clouds. Geocarto International, 37(25), 7358-7380. https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1974104
• Palmer, D., Koumpli, E., Cole, I., Gottschalg, R., & Betts, T. 2018. A GIS-based method for identification of wide area rooftop suitability for minimum size PV systems using LiDAR data and photogrammetry. Energies, 11(12), 3506. https://doi.org/10.3390/en11123506
• Polat, N., & Memduhoğlu, A. 2024. An unmanned aerial vehicle based investigation of roof patch suitability for solar panel installation. International Journal of Engineering and Geosciences, 9 (2), 281-291. https://doi.org/10.26833/ijeg.1424400
• Schlosser, A. D., Szabó, G., Bertalan, L., Varga, Z., Enyedi, P., Szabó, S. 2020. Building Extraction Using Orthophotos and Dense Point Cloud Derived from Visual Band Aerial Imagery Based on Machine Learning and Segmentation. Remote Sensing, 12(15), 2397. https://doi.org/10.3390/rs12152397
• Wongwan, W., Pleerux, N., Thanomsat, N., & Moukomla, S. 2023. Assessment of Solar Rooftop Potential Using a Digital Surface Model Based on a Photogrammetric Survey by an Unmanned Aerial Vehicle. EnvironmentAsia, 16(3). https://doi.org/10.14456/ea.2023.36
• Xu, J., Qi, M., Jing, H., Hancock, C., Qiao, P., & Shen, N. 2024. A real scene 3D Model-Driven sunlight analysis method for complex building roofs. Energy and Buildings, 325, 115051. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.115051
• Yalcin, E. 2018. Generation of high-resolution digital surface models for urban flood modelling using UAV imagery. WIT transactions on ecology and the environment, WIT Press. Lightning Source, UK, Great Britain, 357-366. https://dx.doi.org/10.2495/EID180321
• Zhang, X., Zhao, P., Hu, Q., Ai, M., Hu, D., & Li, J. 2020. A UAV-based panoramic oblique photogrammetry (POP) approach using spherical projection. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 159, 198-219. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.016
• Zhong, Q., & Tong, D. 2020. Spatial layout optimization for solar photovoltaic (PV) panel installation. Renewable energy, 150, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.12.099
• Zhong, Q., Nelson, J. R., Tong, D., & Grubesic, T. H. 2022. A spatial optimization approach to increase the accuracy of rooftop solar energy assessments. Applied Energy, 316, 119128. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.119128
• Kamu Binalarındaki Enerji Verimliliği Uygulamaları Projesi (KABEV), https://www.kabev.org/ (12.01.2025)
• Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Resmi İklim İstatistikleri, https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=H&m=IGDIR (12.03.2025)