GloSoFarID：用于卫星图像中太阳能农场识别的全球多光谱数据集
计算机视觉与模式识别
2024-08-27 v2 人工智能
摘要
太阳能光伏（PV）技术日益被视为全球追求清洁和可再生能源的关键解决方案。该技术通过将太阳能转化为电力且无温室气体排放，满足了可持续能源替代方案的迫切需求。它不仅减少了全球碳排放，还降低了对有限不可再生能源的依赖。在此背景下，监测太阳能电池板农场对于理解和促进全球向清洁能源的转变至关重要。本研究通过开发首个全面的太阳能电池板农场多光谱卫星图像全球数据集来为这一努力做出贡献。该数据集旨在构成训练鲁棒机器学习模型的基础，这些模型能够准确绘制并分析全球太阳能电池板农场的扩张和分布。从这一努力中获得的见解将有助于为可持续能源的未来决策提供指导。https://github.com/yzyly1992/GloSoFarID
引用
@article{arxiv.2404.05180,
title = {GloSoFarID: Global multispectral dataset for Solar Farm IDentification in satellite imagery},
author = {Zhiyuan Yang and Ryan Rad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.05180},
year = {2024}
}