2015年和2020年中国各地的矢量化太阳能光伏安装数据集

太阳能是最常见的可再生能源，清洁、安全、取之不尽。光伏（PV）技术利用太阳能电池板将太阳能转化为电能。全球光伏装置的数量迅速增加。
在这项研究中，我们使用随机森林分类器，基于谷歌地球引擎平台，使用Landsat-8图像提取了2015年和2020年中国各地的光伏设施。通过形态滤波、空腔填充以及手动轮廓调整，对分类结果进行了进一步的目视检查和细化。验证分析显示，所得到的数据集在2015年和2020年的总体准确率均超过96%。
“ChinaPV”包含每个光伏装置的具体位置和大小。本研究生成了2015年和2020年中国两幅矢量化太阳能光伏安装图。它包括每个光伏装置的位置、尺寸和周长。它还显示了每个光伏安装的省份，以及它是位于城市地区还是农村地区。ChinaPV以WGS-84坐标系中的“ESRI Shapefile”格式交付。光伏多边形的属性表包括光伏多边形ID、每个光伏装置中心点的经纬度坐标、每个光伏的面积（km2）和周长（km）、该光伏所在省份的名称，以及该光伏是位于城市还是农村地区。
用户可以使用我们的ChinaPV数据集，1）分析中国和不同行政省份的光伏安装的空间和时间模式；（2）分析不同土地覆盖和土地利用类型下光伏装机的时空格局；（3）收集PV样本以训练深度学习模型；（4）估算太阳能光伏发电量和碳减排效果；（5）评估光伏对水文和当地气候的环境影响。