[发明专利]基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法

说明书

本发明公开了一种基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法，为解决屋顶光伏统计方法大多通过人工实地调查和测量，需要大量人力和时间的问题。本发明包括以下步骤：步骤1：建立遥感图像库；步骤2利用K‑means算法分割图像；步骤3基于线段分析法提取建筑物屋顶；步骤4利用智能算法/模型识别，通过深度学习网络模型；步骤5建立屋顶光伏智能化识别库；步骤6建立得到屋顶光伏智能化识别系统。

技术领域

本发明属于计算机视觉识别技术领域，涉及一种基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法。

背景技术

随着计算机技术和空间信息技术的不断发展和结合，针对目前光伏屋顶安装推广难，安装分散，不利于管理等问题，安装亟需充分利用数字化手段，努力推动光伏发展进入普惠共享、数字高效的3.0时代，加快构建以新能源为主体的新型电力方法，有效减少能源领域碳排放。

发明内容

为了克服现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法，以解决上述背景技术中屋顶光伏统计方法大多通过人工进行调查和测量，虽然精度高，但需要大量人力和时间的问题。

为实现上述目的，本发明的解决方案为：

一种基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法，包括以下步骤：

步骤1：准备影像数据，建立遥感图像库；

步骤2：利用K-means算法分割图像；

步骤3：基于线段分析法提取建筑物屋顶；

步骤4：利用智能算法/模型识别，通过深度学习网络模型；

步骤5：建立屋顶光伏智能化识别库。

所述步骤1中对遥感影像数据进行几何校正、匀光匀色、镶嵌。

所述步骤2中利用K-means算法分割图像，具体为从遥感图像库中，随机选取K个点作为初始聚类中心，根据距离聚类中心最近的原则，重新对样本对象进行分配，最后得到分割后的遥感图像成果。

所述步骤3中基于线段分析法提取建筑物屋顶，根据图像建筑区域的直线特征提取线段，通过算法优化平滑特征线段，求解得到目标建筑物屋顶。

所述步骤4中，构件基于语义的标签库，通过人工解译屋顶信息，并通过归一化处理成像素级的标签库，支撑基于人工智能算法的屋顶式太阳能发电场的智能自动化解译。

所述步骤5中，通过带标签的源域图像和不带标签的目标域图像，建立训练数据样本集，通过样本集中的数据，对于遥感图像中的屋顶数据与光伏面板数据进行智能识别。

步骤6：得到屋顶光伏智能化识别系统，包括管理信息和界面。

本发明的有益效果：本方法用于对于遥感影像中的屋顶数据与光伏面板数据进行智能识别，然后基于不同类型场地面积及日照强度、日照时间等，初步预估各个场地发电容量，再结合建筑物所属类型得到建筑物耗电成本等，根据建设方案、建设成本、并网收益、自用节能等多个维度可以测算出用户的投资回报比等，从而帮助电网相关部门有的放矢的进行屋顶式光伏新能源分布式方法的推广与建设工作，提升新能源利用率，实现降低碳排放的目的。

附图说明

图1是实施例提供的一种基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法流程图。

图2是实施例提供的一种基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法的管理界面图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下通过实施例，并结合附图，对本发明的一种基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参见图1，本发明提供了一种基于卫星遥感技术的屋顶光伏智能识别方法，具体包括以下步骤：