SolarDK: A high-resolution urban solar panel image classification and localization dataset

要約

航空写真から太陽電池アレイを分類する研究は増え続けているが、公開されたベンチマークデータセットはまだ多くない。本論文では、デンマークにおけるソーラーパネルアレイの分類とローカライズのための2つの新しいベンチマークデータセットを紹介する。分類とセグメンテーションのためのヒューマンアノテーションデータセットと、デンマーク国立建物登録からの自己報告データを用いて取得した分類データセットである。我々は、新しいベンチマークデータセットにおける先行研究のパフォーマンスを調査し、最近の研究と同様のアプローチを用いてモデルを微調整した結果を提示する。さらに、より新しいアーキテクチャのモデルを学習し、いくつかのシナリオで我々のデータセットに対するベンチマーク・ベースラインを提供する。これらのデータセットの公開により、航空写真からソーラーパネルアレイを特定しマッピングするための、ローカルおよびグローバルな地理空間領域における今後の研究が改善される可能性があると信じています。データは、https://osf.io/aj539/ でアクセス可能です。

要約(オリジナル)

The body of research on classification of solar panel arrays from aerial imagery is increasing, yet there are still not many public benchmark datasets. This paper introduces two novel benchmark datasets for classifying and localizing solar panel arrays in Denmark: A human annotated dataset for classification and segmentation, as well as a classification dataset acquired using self-reported data from the Danish national building registry. We explore the performance of prior works on the new benchmark dataset, and present results after fine-tuning models using a similar approach as recent works. Furthermore, we train models of newer architectures and provide benchmark baselines to our datasets in several scenarios. We believe the release of these datasets may improve future research in both local and global geospatial domains for identifying and mapping of solar panel arrays from aerial imagery. The data is accessible at https://osf.io/aj539/.

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