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首页> 外文会议>IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium >ESTIMATING THE ELECTRICITY GENERATION CAPACITY OF SOLAR PHOTOVOLTAIC ARRAYS USING ONLY COLOR AERIAL IMAGERY
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ESTIMATING THE ELECTRICITY GENERATION CAPACITY OF SOLAR PHOTOVOLTAIC ARRAYS USING ONLY COLOR AERIAL IMAGERY

机译：仅使用彩色空中图像估算太阳能光伏阵列的发电能力

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In this work, the problem of developing algorithms that automatically infer information about small-scale solar photovoltaic (PV) arrays in high resolution aerial imagery is considered. Such algorithms potentially offer a faster and cheaper solution to collecting small-scale PV information, such as their location and capacity. Existing work on this topic has focused on the automatic identification and annotation of panels in the aerial imagery. We extend this work by showing that we can reliably infer the capacity of PV arrays given only (i) color aerial imagery and (ii) a precise annotation of the array location. First we demonstrate that accurate capacity estimates can be obtained simply by estimating the visible surface area of a solar array, regardless of tilt. We then build a more sophisticated model where we use additional image information related to the properties of the solar array to further improve the capacity predictions. We use a dataset of 362 manually annotated Google Earth images of solar arrays with known electricity generation capacity in North Carolina to measure the predictive performance of our models.
机译：在这项工作中，考虑了在高分辨率空中图像中自动推断出关于高分辨率的空中图像中的小型太阳能光伏（PV）阵列的算法的问题。这种算法可能提供更快和更便宜的解决方案，以收集小规模的PV信息，例如它们的位置和容量。本主题的现有工作主要集中在空中图像中的面板的自动识别和注释。我们通过表明我们可以可靠地推断仅（i）彩色空中图像和（ii）阵列位置的精确注释的PV阵列的容量来扩展这项工作。首先，我们证明了可以通过估计太阳能阵列的可见表面积来获得精确的容量估计，而不管倾斜。然后，我们建立一个更复杂的模型，在那里我们使用与太阳能阵列的属性相关的附加图像信息来进一步提高容量预测。我们使用362的DataSet手动注释的谷歌地球图像的太阳能阵列，北卡罗来纳州的已知发电能力来衡量模型的预测性能。

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