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【2h】

Distributed solar photovoltaic array location and extent dataset for remote sensing object identification

机译：用于遥感物体识别的分布式太阳能光伏阵列位置和范围数据集

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Earth-observing remote sensing data, including aerial photography and satellite imagery, offer a snapshot of the world from which we can learn about the state of natural resources and the built environment. The components of energy systems that are visible from above can be automatically assessed with these remote sensing data when processed with machine learning methods. Here, we focus on the information gap in distributed solar photovoltaic (PV) arrays, of which there is limited public data on solar PV deployments at small geographic scales. We created a dataset of solar PV arrays to initiate and develop the process of automatically identifying solar PV locations using remote sensing imagery. This dataset contains the geospatial coordinates and border vertices for over 19,000 solar panels across 601 high-resolution images from four cities in California. Dataset applications include training object detection and other machine learning algorithms that use remote sensing imagery, developing specific algorithms for predictive detection of distributed PV systems, estimating installed PV capacity, and analysis of the socioeconomic correlates of PV deployment.
机译：包括航空摄影和卫星图像在内的地球观测遥感数据提供了世界的快照，我们可以从中了解自然资源的状况和建筑环境。使用机器学习方法进行处理时，可以使用这些遥感数据自动评估从上方可见的能源系统的组件。在这里，我们关注分布式太阳能光伏（PV）阵列中的信息缺口，其中关于小地理规模的太阳能光伏部署的公共数据有限。我们创建了一个太阳能光伏阵列的数据集，以启动和开发使用遥感影像自动识别太阳能光伏位置的过程。该数据集包含来自加利福尼亚四个城市的601幅高分辨率图像上的19,000块太阳能电池板的地理空间坐标和边界顶点。数据集应用程序包括训练对象检测和其他使用遥感影像的机器学习算法，开发用于分布式光伏系统的预测检测，估计已安装的光伏容量以及对光伏部署的社会经济相关性进行分析的特定算法。

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