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光伏提取算法

基于高分辨率遥感影像,通过深度学习语义分割等先进方法,有效识别并提取光伏电站的位置、规模和形态特征。
自营方案
  • 产品概述
  • 核心能力
  • 产品优势
  • 服务模式
  • 产品价格
  • 应用场景
  • 相关推荐

产品概述

针对光伏板在光学影像上具有纹理多变、边缘特征不稳定和难以被完整提取等特点,利用20万张覆盖全国各地的多源高分影像作为自监督训练数据,在自主研发的“空天·灵眸”大模型基础上进行微调,构建了基于亚米级影像自监督训练的光伏智能提取技术,有效地提取了区域内各个集中式、分布式光伏电站的光学和地理位置信息。

核心能力

  • 集中式光伏提取场景

    集中式光伏电站是指在沙漠、戈壁、山地、水面等场地集中建设的光伏发电设施。 针对集中式光伏电站识别存在占地面积大导致识别结果不完整的痛点,能够完整地识别出集中式光伏电站的轮廓和地理位置等信息,识别准确率优于90%。

  • 分布式光伏提取场景

    分布式光伏发电站是指在用户现场或靠近用电现场配置较小的光伏发电设施,一般建于户用屋顶、厂房顶和蔬菜大棚等地。 本算法针对分布式光伏电站识别中的小型电池板漏检和提取结果粘连等问题进行了优化,提取的光伏板轮廓分明、边界规整,识别准确率优于90%。

产品优势

  • 数据资源丰富

    提供覆盖全国范围的高分辨率遥感影像数据
  • 大范围

    支持快速、全面地提取出大范围区域内的光伏设施信息,显著降低人力、物力和时间成本
  • 全自动高时效

    面对海量数据,短时间内完成分析并输出结果,快速准确地提取出所需信息
  • 高精准

    所提取的光伏轮廓边界线分明、规整,准确率优于90%,无需人工二次编辑;影像数据最优分辨率0.1-1m

服务模式

  • 数据服务
  • 在线接口服务
  • 私有云部署

产品价格

应用场景

光伏电站分布监测

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帮助政府和能源管理部门评估光伏电站的布局,规划新电站的位置,优化电网建设。
光伏选址参考

光伏选址参考

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同时识别建筑物屋顶结构、材质、高度、面积、朝向等属性,可以帮助能源开发公司和政策制定者提供光伏选址参考。
光伏发电量预估

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基于建筑物屋顶的面积、朝向、屋顶结构、高度等条件,结合天气和地理信息等,可对屋顶的太阳辐射量和太阳能发电量进行可靠预测。

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