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Multi-resolution dataset for photovoltaic panel segmentation from satellite and aerial imagery
Earth System Science Data ( IF 11.4 ) Pub Date : 2021-08-19 , DOI: 10.5194/essd-2021-270
Hou Jiang , Ling Yao , Ning Lu , Jun Qin , Tang Liu , Yujun Liu , Chenghu Zhou

Abstract. In the context of global carbon emission reduction, solar photovoltaics (PV) is experiencing rapid development. Accurate localized PV information, including location and size, is the basis for PV regulation and potential assessment of energy sector. Automatic information extraction based on deep learning requires high-quality labelled samples that should be collected at multiple spatial resolutions and under different backgrounds due to the diversity and variable scale of PV. We established a PV dataset using satellite and aerial images with spatial resolutions of 0.8 m, 0.3 m and 0.1 m, which focus on concentrated PV, distributed ground PV and fine-grained rooftop PV, respectively. The dataset contains 3716 samples of PVs installed on shrub land, grassland, cropland, saline-alkali, and water surface, as well as flat concrete, steel tile, and brick roofs. We used this dataset to examine the model performance of different deep networks on PV segmentation, and on average an intersection over union (IoU) greater than 85 % was achieved. In addition, our experiments show that direct cross application between samples with different resolutions is not feasible, and fine-tuning of the pre-trained deep networks using target samples is necessary. The dataset can support more works on PVs for greater value, such as, developing PV detection algorithm, simulating PV conversion efficiency, and estimating regional PV potential. The dataset is available from Zenodo on the following website: https://doi.org/10.5281/zenodo.5171712 (Jiang et al. 2021).

中文翻译:

用于从卫星和航拍图像中分割光伏板的多分辨率数据集

摘要。在全球碳减排的背景下,太阳能光伏(PV)正在快速发展。准确的本地化光伏信息,包括位置和规模,是光伏监管和能源部门潜力评估的基础。由于 PV 的多样性和可变尺度,基于深度学习的自动信息提取需要在多个空间分辨率和不同背景下收集高质量的标记样本。我们使用空间分辨率为 0.8 m、0.3 m 和 0.1 m 的卫星和航拍图像建立了 PV 数据集,分别侧重于集中式光伏、分布式地面光伏和细粒度屋顶光伏。该数据集包含3716个安装在灌丛地、草地、农田、盐碱地、水面以及平坦混凝土、钢瓦、和砖屋顶。我们使用这个数据集来检查不同深度网络在 PV 分割上的模型性能,平均实现了大于 85% 的交集(IoU)。此外,我们的实验表明,不同分辨率的样本之间直接交叉应用是不可行的,需要使用目标样本对预训练的深度网络进行微调。该数据集可以支持更多关于光伏的工作以获得更大的价值,例如开发光伏检测算法、模拟光伏转换效率和估算区域光伏潜力。Zenodo 的数据集可从以下网站获得:https://doi.org/10.5281/zenodo.5171712(Jiang 等人,2021)。并且平均实现了大于 85% 的联合交叉(IoU)。此外,我们的实验表明,不同分辨率的样本之间直接交叉应用是不可行的,需要使用目标样本对预训练的深度网络进行微调。该数据集可以支持更多关于光伏的工作以获得更大的价值,例如开发光伏检测算法、模拟光伏转换效率和估算区域光伏潜力。数据集可从 Zenodo 在以下网站上获得:https://doi.org/10.5281/zenodo.5171712 (Jiang et al. 2021)。并且平均实现了大于 85% 的联合交叉(IoU)。此外,我们的实验表明,不同分辨率的样本之间直接交叉应用是不可行的,需要使用目标样本对预训练的深度网络进行微调。该数据集可以支持更多关于光伏的工作以获得更大的价值,例如开发光伏检测算法、模拟光伏转换效率、估算区域光伏潜力。Zenodo 的数据集可从以下网站获得:https://doi.org/10.5281/zenodo.5171712(Jiang 等人,2021)。该数据集可以支持更多关于光伏的工作以获得更大的价值,例如开发光伏检测算法、模拟光伏转换效率和估算区域光伏潜力。Zenodo 的数据集可从以下网站获得:https://doi.org/10.5281/zenodo.5171712(Jiang 等人,2021)。该数据集可以支持更多关于光伏的工作以获得更大的价值,例如开发光伏检测算法、模拟光伏转换效率、估算区域光伏潜力。Zenodo 的数据集可从以下网站获得:https://doi.org/10.5281/zenodo.5171712(Jiang 等人,2021)。
更新日期:2021-08-19
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