GloSoFarID: Global multispectral dataset for Solar Farm IDentification in satellite imagery

要約

太陽光発電 (PV) 技術は、クリーンで再生可能エネルギーを世界的に追求する上で極めて重要なソリューションとしてますます認識されています。
この技術は、温室効果ガスを排出せずに太陽光発電を電力に変換することで、持続可能な代替エネルギーの緊急のニーズに応えます。
これは、世界的な炭素排出量を削減するだけでなく、有限で再生不可能なエネルギー源への依存も軽減します。
これに関連して、クリーン エネルギーへの世界的な移行を理解し、促進するには、ソーラー パネル農場を監視することが不可欠になります。
この研究は、太陽光パネル農場のマルチスペクトル衛星画像の包括的な世界初のデータセットを開発することで、この取り組みに貢献します。
このデータセットは、世界中の太陽光パネル農場の拡大と分布を正確にマッピングして分析できる、堅牢な機械学習モデルをトレーニングするための基礎を形成することを目的としています。
この取り組みから得られた洞察は、持続可能なエネルギーの未来に向けて情報に基づいた意思決定を導くのに役立ちます。
https://github.com/yzyly1992/GloSoFarID

要約(オリジナル)

Solar Photovoltaic (PV) technology is increasingly recognized as a pivotal solution in the global pursuit of clean and renewable energy. This technology addresses the urgent need for sustainable energy alternatives by converting solar power into electricity without greenhouse gas emissions. It not only curtails global carbon emissions but also reduces reliance on finite, non-renewable energy sources. In this context, monitoring solar panel farms becomes essential for understanding and facilitating the worldwide shift toward clean energy. This study contributes to this effort by developing the first comprehensive global dataset of multispectral satellite imagery of solar panel farms. This dataset is intended to form the basis for training robust machine learning models, which can accurately map and analyze the expansion and distribution of solar panel farms globally. The insights gained from this endeavor will be instrumental in guiding informed decision-making for a sustainable energy future. https://github.com/yzyly1992/GloSoFarID

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