一种基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，属于图像处理技术领域，本发明专利技术先对卫星遥感图像和无人机遥感图像进行重构处理，再分别对卫星遥感重构图像和无人机遥感重构图像进行分类，按类别提取特征，进一步地缩减数据量，突出图像特征，采用目标识别模型处理每个分类特征向量，得到光伏阵列区域，最后，结合卫星遥感图像上光伏阵列区域和无人机遥感图像上光伏阵列区域，得到光伏阵列区域面积。本发明专利技术中在图像处理过程中两次降低数据量，同时，目标识别模型是对每一个分类特征向量进行处理，使得目标识别模型处理的数据量小，因此，本发明专利技术方法相比于现有技术，具有更快的光伏阵列识别速度，消耗更少的运算资源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法。

技术介绍

1、光伏发电作为一种重要的清洁能源，其电站的监测对于了解光伏电站的运行状态、分布和变化至关重要。监测光伏阵列有助于优化能源管理，提高能源利用效率。

2、随着遥感技术的发展，现有采用深度卷积学习技术在图像处理和分析领域取得了显著进展。通过构建光伏用地样本，并利用深度卷积学习模型如resnest-50作为骨干网络的deeplab v3+，可以实现对高分辨率遥感影像中光伏阵列的自动提取。这种方法能够有效地结合指数特征和纹理特征，提高提取精度。但是深度卷积学习模型中涉及了大量的卷积层和池化层等结构，计算过程复杂，造成光伏阵列识别速度慢，且消耗大量运算资源。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法解决了现有技术在处理遥感图像时，存在光伏阵列识别速度慢，且消耗大量运算资源的问题。

2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于多本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，所述S1中对卫星遥感图像和无人机遥感图像分别进行重构处理的过程，均包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，所述A1中计算像素点的缓存光强的公式为：

4.根据权利要求2所述的基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，所述A3中计算中心点的噪声系数的公式为：

5.根据权利要求4所述的基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，所述s1中对卫星遥感图像和无人机遥感图像分别进行重构处理的过程，均包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，所述a1中计算像素点的缓存光强的公式为：

4.根据权利要求2所述的基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，所述a3中计算中心点的噪声系数的公式为：

5.根据权利要求4所述的基于多源遥感影像的光伏阵列快速提取方法，其特征在于，所述a4中对中心点进行去噪处理的公式为：

6.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像的光...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国明，罗云峰，吴晓萍，黄琼仪，陈勇，
申请(专利权)人：自然资源部第六地形测量队自然资源部地下管线勘测工程院，四川省第三测绘工程院，
类型：发明
国别省市：