Global Renewables Watch|可再生能源数据集|卫星图像分析数据集

Global Renewables Watch是一个基于高分辨率卫星图像分析得到的全球时序数据集，包含2017年第四季度至2024年第二季度的商业太阳能光伏农场和陆上风电涡轮机信息。该数据集由微软AI for Good Research Lab创建，通过深度学习模型从卫星图像中识别出可再生能源设施，并估计其建设日期及之前的土地利用类型。数据集总计包含375,197个风力涡轮机和86,410个太阳能光伏装置，可用于评估和推动可再生能源部署的有效策略，对政策制定者、研究人员和利益相关者具有宝贵价值。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Global Renewables Watch 数据集的构建基于高分辨率卫星影像，通过深度学习分割模型识别全球范围内的商业太阳能光伏（PV）农场和陆上风力涡轮机。该数据集覆盖了从2017年第四季度至2024年第二季度的季度影像，处理了超过13万亿像素的全球影像数据。每个检测到的特征都估算了其建设日期和之前的土地利用类型，提供了对可再生能源部署进展的关键洞察。

使用方法

Global Renewables Watch 数据集可用于评估全球可再生能源部署的进展，支持政策制定者、研究人员和利益相关者制定有效的可再生能源发展策略。通过分析数据集中的时空分布信息，用户可以识别可再生能源设施的扩展模式，评估其对生态系统和土地利用的影响，并预测未来的可再生能源发展潜力。此外，数据集还可用于验证和补充其他全球和国家层面的可再生能源容量估算数据。

背景与挑战

背景概述

Global Renewables Watch 数据集由微软AI for Good研究实验室、自然保护协会（TNC）以及Planet Labs PBC等机构的研究人员于2025年发布，旨在通过高分辨率卫星图像提供全球范围内商业太阳能光伏（PV）发电场和陆上风力涡轮机的时空数据。该数据集涵盖了从2017年第四季度至2024年第二季度的季度更新数据，通过深度学习模型对超过13万亿像素的卫星图像进行分析，识别出375,197台风力涡轮机和86,410个太阳能光伏装置，并估计了每个装置的建造日期及前期的土地利用类型。该数据集为评估可再生能源部署进展提供了关键见解，尤其对政策制定者、研究人员和利益相关者具有重要价值，助力实现可持续发展目标。

当前挑战

Global Renewables Watch 数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，从高分辨率卫星图像中准确识别太阳能光伏装置和风力涡轮机需要处理海量数据，涉及超过13万亿像素的图像分析，计算资源需求巨大。其次，由于全球地理环境的多样性，模型需要具备强大的泛化能力，以避免在不同地貌条件下出现误判。此外，数据标签的质量问题也是一个主要挑战，尤其是在使用OpenStreetMap等众包数据时，标签的语义、空间和时间对齐问题可能导致模型训练中的噪声。最后，尽管深度学习技术在卫星图像分析中表现出色，但如何有效过滤误报并生成高质量的数据产品仍需大量人工干预和复杂的后处理流程。

常用场景

经典使用场景

Global Renewables Watch数据集广泛应用于全球范围内太阳能和风能设施的监测与分析。通过高分辨率卫星影像，该数据集能够精确识别和定位商业太阳能光伏电站和陆上风力涡轮机，并追踪其建设时间及前期的土地利用类型。这一数据集为研究全球可再生能源的扩展趋势提供了重要支持，尤其在评估各国可再生能源部署进展时，具有不可替代的作用。

解决学术问题

该数据集解决了可再生能源领域中的多个关键学术问题。首先，它提供了全球范围内太阳能和风能设施的详细空间分布，填补了现有数据在时间和空间上的空白。其次，通过结合土地利用数据，研究人员能够深入分析可再生能源设施对生态系统的影响，从而为可持续能源规划提供科学依据。此外，数据集的高精度验证了其与IRENA等权威机构的数据一致性，进一步增强了其在学术研究中的可信度。

实际应用

Global Renewables Watch数据集在实际应用中具有广泛的价值。它为政策制定者提供了全球可再生能源部署的实时数据，帮助其制定有效的能源政策。同时，该数据集也为能源公司提供了优化选址和规划的依据，确保可再生能源项目在经济和环境之间取得平衡。此外，非政府组织和研究机构可以利用该数据集评估可再生能源对生态系统的影响，推动可持续发展目标的实现。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，Global Renewables Watch数据集在可再生能源领域的研究方向主要集中在通过高分辨率卫星影像和深度学习技术，实时监测全球太阳能光伏和陆上风电设施的扩展情况。该数据集不仅提供了详细的设施位置信息，还通过时间序列分析，追踪了每个设施的建设和土地利用变化。这一研究方向为政策制定者、研究人员和利益相关者提供了关键的数据支持，帮助他们评估和优化可再生能源的部署策略。特别是在应对气候变化和实现可持续发展目标的背景下，该数据集的前沿研究还涉及如何通过空间规划减少可再生能源设施对生态系统和农业生产的负面影响，推动低冲突区域的开发。此外，结合机器学习方法，该数据集还被用于预测未来可再生能源设施的选址，以最小化环境冲突并加速可再生能源的可持续发展。

相关研究论文

• Global Renewables Watch: A Temporal Dataset of Solar and Wind Energy Derived from Satellite Imagery

  微软AI for Good Research Lab · 2025年