中科星图GVE（案例）——AI实现光伏面板提取

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简介

函数

gve.Services.AI.solarExtraction(image)

代码

结果

知识星球

机器学习

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简介

光伏面板提取是一种将光伏面板从图像或视频中准确地分割出来的任务，可以通过使用深度学习算法来实现。

以下是一种基于深度学习的光伏面板提取的实现步骤：

1. 数据准备：收集足够的包含光伏面板的图像或视频数据集，并手动标注光伏面板的位置信息。

2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括图像大小调整、色彩空间转换、数据增强等，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。

3. 构建模型：选择合适的深度学习模型，如基于卷积神经网络（CNN）的模型，作为光伏面板提取的模型。可以使用常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等来构建模型。

4. 训练模型：使用标注好的数据集来训练模型。可以采用监督学习的方式，通过最小化模型与真实标注之间的误差来训练模型。训练过程中，可以使用常见的优化算法，如SGD、Adam等来优化模型参数。

5. 模型评估：使用独立的测试数据集来评估模型的性能，可以使用常见的指标，如准确率、召回率、F1-score等来评估模型的性能。

6. 模型应用：将训练好的模型应用于实际的图像或视频数据中，对光伏面板进行提取。

需要注意的是，光伏面板提取是一个复杂的计算机视觉任务，其难度可能会受到光照条件、遮挡、背景复杂性等因素的影响。因此，在实际应用中，可能需要根据具体情况对算法进行调优和改进，以提高光伏面板提取的准确性和稳定性。

函数

gve.Services.AI.solarExtraction(image)

太阳能板提取

方法参数

- image( Image )

image实例

返回值: FeatureCollection

代码

/*** @File    :   AI_Solar_Extraction* @Time    :   2024/01/30* @Author  :   GEOVIS Earth Brain* @Version :   0.1.0* @Contact :   中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层* @License :   (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有* @Desc    :   光伏提取* @Name    :   光伏提取*/
/** */// 获取geometry对象
var geometry = gve.Geometry.Polygon([[[100.62164148232193, 36.16615344598871],[100.62164148232193, 36.17825631223796],[100.63189125971373, 36.17825631223796],[100.63189125971373, 36.16615344598871],[100.62164148232193, 36.16615344598871]]]
);
var source = "Base_Image_V2024_1";// 指定分辨率，外扩等
//@Ignore
var option = {};// 获取指定区域tif数据
var image = gve.Image.fromGeometry(geometry, source, option);// 获取太阳能板的FeatureCollection
var solarFeatureCol = gve.Services.AI.solarExtraction(image)// print(buildingFeatureCol)
var style = { color: '#a68ef5', fillColor: '#a68ef5', opacity: 0.5 };Map.centerObject(geometry)
Map.addLayer(solarFeatureCol, { style: style });

结果

知识星球

https://wx.zsxq.com/group/48888525452428 

机器学习

https://www.cbedai.net/xg