多源遥感精确提取光伏电站研究

王 卫 蔡俊兴 田广增 成 量 孔德庸

(1.韶关学院英东生物与农业学院, 广东 韶关 512005; 2.韶关学院粤北土壤土地研究中心, 广东 韶关 512005;3.华南农业大学资源环境学院, 广东 广州 510642; 4.韶关学院旅游与地理学院, 广东 韶关 512005;5.江西财经大学旅游与城市管理学院, 江西 南昌 330013)

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太阳能光伏发电是一种清洁无污染、可再生、地域限制小的能源利用方式,在全球大规模建设。根据国家能源局统计信息,至2019年我国光伏累计装机容量2.043×108kW,占全球的35%,2013—2019年均增长33%。对光伏电站建设的有效监测是管理部门制定调控政策的重要途径,相对于低效滞后和高成本的调查统计方法,遥感技术具有及时高效、大范围同步监测和低成本的优势，是获取光伏电站建设进度、区域分布和动态变化的重要手段[1]。遥感影像地物精准识别是近年来遥感应用领域的热点问题[2-6]。准确地识别光伏电站是实现监测光伏电站分布和变化的关键问题。

遥感识别的数据源从中低分辨率到高分辨率,识别方法向集成学习和机器学习发展,使得地物识别的准确度和精度不断提高。在遥感成像过程中,遥感影像地物光谱包含了地物环境光谱和地物本底光谱,如土壤的光谱信息、水分光谱信息及异物同谱信息[7-8]。遥感的地物识别,必须去除环境、本底的影响以及区分异物同谱,这是提高遥感识别和遥感分类的精度的难点和热点之一。中低空间分辨率遥感影像,具有多谱段数据,光谱信息丰富,适合大面积种植的作物,如小麦、水稻、玉米等,广泛应用到农作物分类和农业估产领域[9-14]。……