光伏电站、风机点位空间分布数据集整理

光伏电站、风机点位空间分布数据集整理

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_42311008/article/details/137601546

随着新能源产业的快速发展，光伏电站和风电场的分布数据对于相关领域的研究具有重要参考价值。本文整理了多个高质量的空间分布数据集，涵盖了光伏电站和风机点位的详细信息，为研究人员提供了丰富的数据资源。

光伏电站/光伏面板

1. 基于GEE和Sentinel-2用随机森林分类算法生成的全国2020年10m分辨率光伏电站数据
   A 10-m national-scale map of ground-mounted photovoltaic power stations in China of 2020
   数据分省存放，因为数据是分辨率较高的栅格数据类型，又用的算法进行分类，数据看起来较为细碎，无法代表整个光伏场站，并且有的不是光伏板的区域会被标记为光伏板。
   
2. 基于GEE和Landsat用随机森林分类算法生成的全国2020年shp格式光伏电站数据
   ESSD - Mapping photovoltaic power plants in China using Landsat, random forest, and Google Earth Engine
   shp数据看起来数据更整，比上一个数据更能代表整个光伏场站，看起来像是一个场站（可能含有多个光伏板斑块）一条数据。
3. 中国光伏电站空间分布ChinaPV数据集（2015,2020年）
   南师大团队开发，网站只提供样例数据。该数据集是中国光伏电站空间分布ChinaPV数据，数据时间为2015和2020年。该数据集以Landsat-8卫星影像为数据源，处理方法是基于GEE遥感云计算平台，运用随机森林分类模型对2020年中国光伏电站进行遥感提取，后经过形态学运算，灯光数据滤除，轮廓细化及目视解译等后处理操作生成。该数据详细描述了中国区域内每个光伏电站的面积和地理位置信息，反映了中国地区光伏电站发展现状及其地域分布规律，以ESRI Shapefile格式存储。
   https://geodata.nnu.edu.cn/data/datadetails.html?dataguid=80879992372214&docId=21
   这个数据看起来比第2个质量好一点，至少数据文件大小比2大，但是是一个光伏板斑块一条数据。
4. 中国太阳能面板空间分布数据集（2000-2022）
   由国家青藏高原科学数据中心发布共享，北京师范大学地理科学学部李晓兵教授团队开发
   基于GEE平台，以Landsat影像为数据源，通过分层采样和分区建模相结合的方法，利用随机森林算法解译生成了2000-2022年中国太阳能面板分布数据集（每3年一期、30 m）。
   Spatial distribution dataset of solar panels in China (2000-2022)
   国家青藏高原科学数据中心
   与2十分相似，区别是一个光伏板斑块一条数据。该数据的特点就是每3年一期可以做时间序列研究。

风电场/风机点位

1. 全球风力和太阳能发电站位置和功率数据集
   基于OpenStreetMap数据提取的，数据时效性是2020年
   Harmonised global datasets of wind and solar farm locations and power
   参考该文章可以借助QGIS的QuickOSM插件随时更新时点
2. 全球海上风机点位数据集
   基于GEE平台，2015-2019年Sentinel-1 SAR时间序列影像识别建立的10米分辨率风机点位数据，截至2019年，识别了14个国家的6924座风机。
   Global offshore wind turbine dataset
   https://github.com/tzhang-edu/GOWT

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