Desarrollo acelerado de un marco automatizado para la detección de módulos fotovoltaicos solares utilizando imágenes satelitales multispectrales de acceso abierto

La costa suroeste de Taiwán es un hábitat importante para las aves acuáticas migratorias. Sin embargo, el uso de combustibles fósiles ha conducido a crisis climáticas. A medida que aumenta la conciencia de la sociedad sobre los problemas ambientales, la energía renovable, incluida la energía solar, se ha convertido en una opción irreemplazable. Monitorear la expansión de la fotovoltaica solar (PV) para mitigar su impacto ecológico se ha convertido en una tarea importante. Sin embargo, adquirir información relacionada con la información geográfica de esta energía renovable es a menudo un desafío. Las técnicas de teledetección para identificar la distribución de los módulos solares PV se han discutido y publicado ampliamente en los últimos años. Sin embargo, el uso de imágenes de alta resolución, hardware computacional potente o marcos de alta precisión pero técnicamente desafiantes, particularmente en términos de costos computacionales, obstaculiza la actualización rápida y la difusión de información sobre la distribución de PV solar. El objetivo de este estudio es desarrollar rápidamente un marco de detección de PV. Para ello, utilizando las características de reflectancia espectral de los módulos PV, junto con conjuntos de datos satelitales Sentinel-2 de acceso abierto, seleccionamos imágenes en falso color derivadas de las Bandas 8 (842 nm), 11 (1,610 nm) y 12 (2,190 nm). Con la base de ArcGIS y la arquitectura de aprendizaje profundo U-Net, desarrollamos un marco con bajos costos de formación, procesamiento de datos simple y corto tiempo de entrenamiento. A través de la síntesis de colores falsos con diferentes combinaciones de bandas espectrales, logramos un marco de detección de PV con un 94.5% de precisión, 0.94 de puntuación F1 y 0.89 de Kappa en paisajes de acuicultura. En nuestra aplicación en la región de la costa suroeste, la precisión general alcanzó el 96%, con una puntuación F1 de 0.92 y un rendimiento de Kappa de 0.9. Este marco facilitará el monitoreo rápido de la distribución espacial y temporal de PV en Taiwán, acelerará la comunicación social y aliviará los impactos ecológicos.