深度学习集成与多准则GIS的高保真屋顶太阳能潜力制图研究

本研究针对阿姆斯特丹等追求净零排放城市对精准评估屋顶太阳能潜力的迫切需求，创新性地结合高分辨率地理空间数据与先进深度学习集成模型，实现了现有太阳能板识别和未开发适宜屋顶区域的精准定位。通过性能加权多数投票的集成方法，模型准确率达0.95，F1分数0.91。研究开发了考虑月际云量数据的大气透射率和漫射分数调整的新型太阳辐射模型，揭示现有安装年潜力140 GWh，未开发潜力达1276 GWh，为城市规划者优化太阳能部署提供了时空精细化方案，有力支持2050年碳中和目标。

　　

在全球能源转型的紧迫背景下，城市作为能源消耗和温室气体排放的主要贡献者，其屋顶太阳能光伏（Rooftop Photovoltaics, RPV）系统已成为实现去中心化可再生能源发电的关键路径。特别是像阿姆斯特丹这样致力于2050年实现碳中和的城市，精准评估屋顶太阳能潜力不仅关乎能源结构优化，更直接影响到减排目标的达成。然而，传统方法如人工数字化和基于规则的GIS分析在应对复杂城市环境时，往往难以兼顾 scalability（可扩展性）和精度，尤其是在处理复杂屋顶几何结构和阴影效应时表现乏力。

为解决这一难题，由Muhammad Kamran Lodhi领衔的研究团队在《Journal of Geovisualization and Spatial Analysis》上发表了最新研究成果。该研究提出了一种创新框架，将高分辨率地理空间数据与先进深度学习集成技术相结合，旨在实现现有太阳能板和未开发适宜屋顶区域的高精度识别。研究团队特别关注了阿姆斯特丹这类气候条件复杂（如冬季多云）的城市，通过引入大气参数调整机制，显著提升了太阳能潜力评估的可靠性。

研究采用了多阶段技术路线：首先，利用高分辨率卫星影像（0.3米）和数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）（0.5米）数据进行预处理；随后训练包括DeepLabV3、U-Net、PSP-Net等七种深度学习模型进行太阳能板分割；创新性地采用简单多数投票和性能加权多数投票两种集成策略提升识别精度；最后通过多准则GIS分析（坡度≤45°、年太阳辐射≥700 kWh/m²、朝向适宜等）评估屋顶适宜性，并开发了考虑月际云量的大气透射率（τ）和漫射分数（Diffuse Fraction, DF）调整的太阳辐射模型。

深度学习模型与集成方法

研究结果显示，加权多数投票集成方法在八项关键指标上全面领先，准确率达到0.9512，F1分数0.9077，马修斯相关系数（Matthews Correlation Coefficient, MCC）为0.8759。该方法显著降低了误报（False Positive, FP）数量至59,377像素（5,344 m²），而单一最佳模型DeepLabV3的误报达139,780像素（12,580 m²）。这种集成策略有效结合了各模型的优势，如DeepLabV3的多尺度上下文捕捉能力和U-Net的空间细节保留特性，为复杂城市环境下的太阳能板检测提供了更稳健的解决方案。

太阳能板分割结果

通过集成模型，研究成功识别出阿姆斯特丹24,564个太阳能阵列，总光伏模块面积达1.41 km²。模型在复杂屋顶环境、阴影区域和遮挡条件下均表现出色，分割后的矢量多边形经过边缘平滑处理，面积范围从1到5,854 m²不等，验证了该方法在多样化城市场景中的适用性。

屋顶适宜性分析

基于高分辨率地理空间数据的适宜性分析显示，阿姆斯特丹未开发屋顶太阳能年潜力高达1,276 GWh，远超现有安装的140 GWh。空间分布上，郊区（如Westpoort、Oost、Zuidoost）因朝向优良、阴影较少，适宜屋顶面积比例最高达40%；而市中心（Amsterdam-Centrum）因建筑密集和阴影效应，适宜比例仅约15%。这一发现为差异化部署策略提供了重要依据。

太阳辐射评估

研究采用半球视野算法（hemispherical viewshed algorithm）计算直接、漫射和全局太阳辐射，并首次引入基于皇家荷兰气象研究所（KNMI）云量数据的月际大气透射率和漫射分数调整。结果显示，现有光伏板年均辐射为950 kWh/m²，郊区最高达1,100 kWh/m²；适宜屋顶辐射范围在700-1,200 kWh/m²之间。季节性分析表明，6月辐射峰值达140 kWh/m²/月，而12月仅10 kWh/m²/月，郊区表现始终优于市中心。

RPV电力分布分析

电力产出分析显示，现有光伏系统年发电量139.92 GWh，其中Westpoort贡献最大（47.23 GWh）；而未开发潜力高达1,276.3 GWh，Westpoort（214.82 GWh）、Oost（179.83 GWh）和Noord（178.08 GWh）潜力突出。月际分布上，7月现有系统发电峰值7 GWh，而未开发潜力达31.9 GWh，凸显了郊区巨大的扩容空间。

研究结论强调，该框架通过深度学习集成与多准则GIS分析的深度融合，实现了屋顶太阳能潜力的高保真制图。不仅精准量化了阿姆斯特丹现有和未开发太阳能资源，还通过大气参数调整提升了评估可靠性。提出的分区时空洞察为城市规划者优化光伏部署提供了科学依据，其开源方法取向更有助于全球城市应对能源转型挑战。未来研究方向包括整合实时微气候数据和经济效益分析，以进一步完善这一可持续能源规划工具。