A crowdsourced dataset of aerial images with annotated solar photovoltaic arrays and installation metadata

要約

太陽光発電 (PV) エネルギー生成は、エネルギー移行において重要な役割を果たします。
小規模 PV 設備は前例のないペースで展開されており、公的機関はそれらに関する質の高いデータを欠いていることが多いため、グリッドへの統合は困難な場合があります。
オーバーヘッド画像は、これらの設備を自動的にマッピングできる機械学習モデルを使用して、住宅用 PV 設備の知識を向上させるためにますます使用されています。
ただし、これらのモデルは、画像取得の違いにより、ある地域またはデータ ソースから別の地域またはデータ ソースに簡単に転送することはできません。
ドメイン シフトと呼ばれるこの問題に対処し、PV アレイ マッピング パイプラインの開発を促進するために、航空写真、注釈、セグメンテーション マスクを含むデータセットを提案します。
28,000 を超えるインストールのインストール メタデータを提供します。
2 つの異なる画像プロバイダーの注釈を含む 7,000 を含む、13,000 のインストール用のグラウンド トゥルース セグメンテーション マスクを提供します。
最後に、8,000 を超えるインストールのアノテーションに一致するインストール メタデータを提供します。
データセット アプリケーションには、エンド ツー エンドの PV レジストリの構築、堅牢な PV インストール マッピング、およびクラウドソーシングされたデータセットの分析が含まれます。

要約(オリジナル)

Photovoltaic (PV) energy generation plays a crucial role in the energy transition. Small-scale PV installations are deployed at an unprecedented pace, and their integration into the grid can be challenging since public authorities often lack quality data about them. Overhead imagery is increasingly used to improve the knowledge of residential PV installations with machine learning models capable of automatically mapping these installations. However, these models cannot be easily transferred from one region or data source to another due to differences in image acquisition. To address this issue known as domain shift and foster the development of PV array mapping pipelines, we propose a dataset containing aerial images, annotations, and segmentation masks. We provide installation metadata for more than 28,000 installations. We provide ground truth segmentation masks for 13,000 installations, including 7,000 with annotations for two different image providers. Finally, we provide installation metadata that matches the annotation for more than 8,000 installations. Dataset applications include end-to-end PV registry construction, robust PV installations mapping, and analysis of crowdsourced datasets.

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