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光伏&风电高分辨率场景数据分享——适合目标检测、卷积神经网络
“ 近年来光伏电站在我国迅速发展，同样基于遥感影像自动提取光伏电站的文章也雨后春笋般涌现，从蔬菜大棚、果树、集装箱到光伏电站，基于人工智能AI提取特征地物成为眼下最热门的研究方向”
前面的文章中陆续给大家分享了五套高分辨率影像，今天给大家分享第六套数据。由于目前研究光伏&风电电站的文章多基于中低分辨率卫星影像做普查，今天分享的这个数据分辨率高，可用于做详查，提取出单个太阳能光伏板，中低分普查+高分辨率详查的遥感影像组合也是当前的遥感监测的基本组成方法。
数据的西半部分为一大片风电场，东半部分为光伏电场：
下图是光伏电板的多光谱与全色显示：
下图是风机的多光谱与全色显示：
对于中低分辨率卫星影像来说，由于其做不到单个地物的细致分辨显示，只能显示集中连片区域的显示，所以卫星拍摄的角度可能影响比较小。但是在高分辨率卫星影像上，由于光伏电板在北半球一般朝向阳的方向（朝南），其电池板与地面存在一定的夹角，然后卫星一般也是从北向南飞行，那么卫星相机的角度就尤为重要，如下图所示：
对于前视和后视对于光伏板的显示效果差异很大，明显后视拍摄的图像能够显示出更多的光板的面积，反射率也较大。
接下来我们大概了解一下我国光伏电板的分布情况，其实不管是西北大漠还是江南水乡都能看到光伏电板的身影：
从东北雪原到云贵高原，它都有分布：
甚至城市的楼宇厂房也广为分布：
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