[发明专利]一种利用高分辨遥感影像计算建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法

说明书

本发明公开了一种利用高分辨率遥感影像计算区域建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法，通过GF‑2遥感影像提取建筑物矢量图并进行位置配准，利用DeepLabv3+网络对配准后图像识别，然后基于识别结果计算平屋顶及斜屋顶面积，利用建筑物屋顶参数、屋顶光伏参数、太阳辐射参数建模计算可改造屋顶光伏容量，最后结合标准煤耗、标准煤的二氧化碳排放因子、可改造屋顶光伏容量构建可改造屋顶光伏减碳量模型。利用本发明可以实现对建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的计算，有效评估光伏可开发容量和节能减碳量、预测屋顶光伏发电潜力，实现“碳达峰，碳中和”目标下屋顶光伏减碳量的评估。

技术领域

本发明涉及时空遥感、光伏发电、语义分割技术，具体涉及一种利用高分辨遥感影像计算建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法。

背景技术

气候变化是人类面临的全球性问题，随着各国二氧化碳排放，温室气体猛增，对生命系统形成威胁。能源结构调整是推动碳中和行动的核心工作，能源结构调整的关键在于减少化石能源资源的消费，大力发展新能源和可再生资源，风电、光伏太阳能发电是在全球范围内大规模推广的可再生能源方向。太阳能光伏发电系统可分为集中式和分布式，集中式太阳能光伏发电系统在中国利用较为广泛。然而分布式太阳能光伏发电系统处于起步阶段，建筑物屋顶有许多尚未得到有效利用。

影响屋顶光伏太阳能发电的原因众多，例如太阳辐射量、日照时长、不同角度的倾斜面辐射量、组件遮挡等。因此在研究屋顶光伏减碳量时要对不同地区、不同气候条件进行区分。例如，在我国太阳年总辐射量约为33×108J/m²到83×108J/m²之间。其分布，大体是西部大于东部。西部以青藏高原年总辐射量最大(70×108J/m²)，东部以川黔地区年太阳总辐射量最小(40×108J/m²)。在研究建筑物屋顶光伏可改造区减碳量时，要考虑到不同区域太阳辐射量，光伏安装倾角等参数的影响。

为此，本专利提出一种利用高分辨遥感影像计算建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法。该方法基于DeepLabv3+网络结构，对GF-2遥感数据进行屋顶识别，基于识别后数据集进行平屋顶和斜屋顶面积计算，引入建筑物屋顶参数、屋顶光伏参数、太阳辐射参数、标准煤耗、标准煤的二氧化碳排放因子建模计算屋顶光伏可改造区减碳量。对建筑物屋顶光伏可改造区减碳量进行测算，可用于对分布式屋顶光伏潜力的估计，促进分布式太阳能光伏的开发利用。

发明内容

本发明的技术解决问题是：提出一种利用高分辨遥感影像计算建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法，实现对光伏屋顶节能减碳量的估算，促进分布式太阳能光伏的开发利用，为是否更普及的安装屋顶光伏提供决策支撑。

本发明的技术解决方案为：一种利用高分辨遥感影像计算建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法，首先获取GF-2遥感数据，对数据进行存储和预处理。然后基于DeepLabv3+网络结构对具有空间信息的建筑物遥感影像数据集进行屋顶识别，构建屋顶光伏可改造面积估算数据集；针对平屋顶和斜屋顶接受太阳辐射不同，由建筑物屋顶像素点数及卫星遥感单分辨率对屋顶光伏可改造面积估算数据集中平屋顶斜屋顶的面积分别进行计算；结合屋顶用途、光伏设备影响、屋顶方向等因素，分类计算平屋顶、斜屋顶实际可改造屋顶面积；针对不同区域太阳年辐射量差异确定太阳辐射参数；结合组件参数、当地经纬度、光伏安装倾角、太阳方位角、太阳高度角等参数分别计算平屋顶和斜屋顶光伏可开发容量。最后根据煤发电与光伏发电间的对应关系，用光伏发电抵消煤发电，利用标准煤耗、标准煤的二氧化碳排放因子、屋顶光伏可开发容量计算屋顶光伏可改造区减碳量。其具体步骤如下：

(1)获取GF-2遥感数据，对数据进行存储和预处理。

步骤(1)中，对于获取的GF-2遥感数据，采用标准数据结构进行数据规约。