Estimating Residential Solar Potential Using Aerial Data

要約

Project Sunroof は、高品質の航空データを使用して住宅建物の太陽光発電の可能性を推定します。
つまり、屋根にソーラーパネルを設置した場合に建物が回収できる潜在的な太陽エネルギー（およびそれに伴う経済的節約）を推定します。
残念ながら、高解像度のデジタル地表地図 (DSM) データが欠如しているため、その範囲は限られています。
私たちは、広く利用可能な低解像度データを強化することでこのギャップを埋める深層学習アプローチを提案し、それによってサンルーフのカバー範囲を劇的に拡大します。
また、Sunroof 処理パイプラインの特定のアルゴリズム コンポーネントをディープ ラーニングに置き換えることにより、精度をさらに向上させる可能性がある現在進行中の取り組みについても紹介します。

要約(オリジナル)

Project Sunroof estimates the solar potential of residential buildings using high quality aerial data. That is, it estimates the potential solar energy (and associated financial savings) that can be captured by buildings if solar panels were to be installed on their roofs. Unfortunately its coverage is limited by the lack of high resolution digital surface map (DSM) data. We present a deep learning approach that bridges this gap by enhancing widely available low-resolution data, thereby dramatically increasing the coverage of Sunroof. We also present some ongoing efforts to potentially improve accuracy even further by replacing certain algorithmic components of the Sunroof processing pipeline with deep learning.

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