及时准确地监测太阳能电站的时空分布特征，对于中国可再生能源产业布局优化和实现双碳目标至关重要。研究团队基于Google Earth Engine平台，通过分层采样和分区建模相结合的方法，利用随机森林算法解译生成了2000-2022年中国太阳能面板分布数据集。该数据集以Landsat影像为数据源，构建的随机森林模型精度较高（F1-score＞0.92），数据集目视验证精度较高（F1-score＞0.87），解译数据集的光伏分布细节与Landsat真彩色影像具有很好地一致性。该数据集能够有效弥补相关研究和实践的空白，有助于刻画我国2000年以来光伏产业发展的时空轨迹，可为相关研究和行业管理决策提供重要数据基础。需要说明，由于中国区域范围大，难以拼接满足解译要求的逐年Landsat影像，因此，每三年生成一期数据（2001、2004、2007、2010、2013、2016、2019、2022），由于在2007年以前的影像中未识别到太阳能面板，因此实体数据包括2007年、2010年、2013年、2016年、2019年、2022年6期。
数据大小：38.22 MB

数据来源：国家青藏高原科学数据中心https://data.tpdc.ac.cn/

来源地址：https://data.tpdc.ac.cn/en/data/73b03348-8f72-48d7-b045-92000ec8d530

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