中国太阳能面板空间分布数据集（2000-2022）

及时准确地监测太阳能电站的时空分布特征，对于中国可再生能源产业布局优化和实现双碳目标至关重要。研究团队基于Google Earth Engine平台，通过分层采样和分区建模相结合的方法，利用随机森林算法解译生成了2000-2022年中国太阳能面板分布数据集。该数据集以Landsat影像为数据源，构建的随机森林模型精度较高（F1-score＞0.92），数据集目视验证精度较高（F1-score＞0.87），解译数据集的光伏分布细节与Landsat真彩色影像具有很好地一致性。该数据集能够有效弥补相关研究和实践的空白，有助于刻画我国2000年以来光伏产业发展的时空轨迹，可为相关研究和行业管理决策提供重要数据基础。需要说明，由于中国区域范围大，难以拼接满足解译要求的逐年Landsat影像，因此，每三年生成一期数据（2001、2004、2007、2010、2013、2016、2019、2022），由于在2007年以前的影像中未识别到太阳能面板，因此实体数据包括2007年、2010年、2013年、2016年、2019年、2022年6期。

Timely and accurate monitoring of the spatio-temporal distribution characteristics of solar power stations is crucial for optimizing the layout of China's renewable energy industry and achieving the dual-carbon goals. Based on the Google Earth Engine platform, a research team generated a dataset of solar panel distributions across China for the 2000–2022 period by combining stratified sampling and zoned modeling using the Random Forest algorithm. This dataset uses Landsat imagery as its data source. The developed Random Forest model achieves high accuracy with an F1-score greater than 0.92, and the visual validation accuracy of the dataset also reaches a high level with an F1-score greater than 0.87. The photovoltaic distribution details extracted from the interpreted dataset exhibit good consistency with true-color Landsat imagery. This dataset effectively fills the gaps in relevant research and practical applications, helps to depict the spatio-temporal trajectory of China's photovoltaic industry development since 2000, and provides an important data foundation for relevant research and industrial management decision-making. It should be noted that due to the vast territory of China, it is difficult to mosaic annual Landsat imagery that meets the interpretation requirements. Therefore, one dataset batch is generated every three years (2001, 2004, 2007, 2010, 2013, 2016, 2019, 2022). Since no solar panels were identified in imagery prior to 2007, the actual dataset includes six phases covering 2007, 2010, 2013, 2016, 2019, and 2022.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是中国2000-2022年太阳能面板空间分布数据，基于Landsat影像和随机森林算法生成，具有较高精度（F1-score＞0.92），空间分辨率为10m-100m，实际包含2007、2010、2013、2016、2019、2022年共6期数据，以shp格式提供，用于监测光伏产业时空轨迹和支持可再生能源决策。