一种基于机器学习的屋顶光伏潜力评估方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的屋顶光伏潜力评估方法。为了克服现有技术屋顶识别方式单一，容易存在误差与干扰的问题；本发明包括以下步骤：S1：通过卫星或航拍获取建筑物顶部视角的立体遥感影像数据；S2：一份数据输入到训练好的识别模型中，识别屋顶区域；一份数据按额定的长宽尺寸进行矩阵式分割；S3：分别对每一个矩阵单元数据进行边界识别，复原组合后获得封闭的边界曲线，确定屋顶区域；S4：根据识别模型识别的屋顶区域以及由封闭的边界曲线确定的屋顶区域耦合计算屋顶面积，结合建筑所处台区的耗能以及环境信息评估屋顶光伏潜力。通过识别模型与分割识别组合，从两种方式识别结果组合判定屋顶面积，识别方式多样，提高识别结果准确性。