【摘 要】
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光伏是主要的清洁能源之一,对光伏电站的监测是获取光伏电站运行、分布和变化的重要途径.以哨兵2号(Sentinel 2)和高分2号(GF-2)卫星影像为数据源,建立光伏电站识别指数,构建融合指数特征和纹理特征的多特征多尺度的图像,利用深度学习方法识别不同本底环境的光伏电站,结合空间关联方法精确提取光伏电站的面积.结果表明,利用深度学习方法对多特征多尺度图像的识别精度达到了95％,结合空间关联方法提取光伏电站的面积精度达到了97％,分别比多光谱图像和多特征图像提高了11.8％和6.5％.基于多特征多尺度的图像
【机 构】
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韶关学院英东生物与农业学院,广东 韶关512005;韶关学院粤北土壤土地研究中心,广东 韶关512005;华南农业大学资源环境学院,广东 广州510642;韶关学院旅游与地理学院,广东 韶关51200
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光伏是主要的清洁能源之一,对光伏电站的监测是获取光伏电站运行、分布和变化的重要途径.以哨兵2号(Sentinel 2)和高分2号(GF-2)卫星影像为数据源,建立光伏电站识别指数,构建融合指数特征和纹理特征的多特征多尺度的图像,利用深度学习方法识别不同本底环境的光伏电站,结合空间关联方法精确提取光伏电站的面积.结果表明,利用深度学习方法对多特征多尺度图像的识别精度达到了95％,结合空间关联方法提取光伏电站的面积精度达到了97％,分别比多光谱图像和多特征图像提高了11.8％和6.5％.基于多特征多尺度的图像,利用深度学习方法的光伏电站监测,可为管理部门提供准确的分布和变化数据,并丰富了我国高分系列遥感的应用.
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