我院陈跃红副教授研究组联合中国科学院地理科学与资源研究所研究团队，在中国光伏电站遥感识别及其扩张时空格局分析方面开展了综合研究，近日成果以“Uncovering the rapid expansion of photovoltaic power plants in China from 2010 to 2022 using satellite data and deep learning”为题发表于遥感研究领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》。
为实现“碳达峰，碳中和”目标，减少对化石能源的依赖，增强国家能源安全，新能源成为发展热点，其中光伏电站已成为我国最受鼓励的新能源开发项目之一。我国幅员辽阔，大部分国土处于中低纬度地区，拥有丰富的太阳能资源，全国总面积2/3以上地区年日照时数大于2200小时，年辐射量每平方米在5000兆焦耳以上。近年来，中国政府实施了一系列光伏支持政策，包括加强大型光伏基地建设、推动分布式能源开发利用等，有效推动了光伏电站的建设，我国的太阳能光伏(Photovoltaics, PV)发电站部署迅速，已成为全球累计安装容量的领导者。研究中国太阳能光伏发电站的空间分布和建设时序，并分析其扩张时空格局，对于光伏电站的市场推广、政策制定、发电预测以及土地占利用等具有重要意义。已有的光伏电站遥感识别研究往往居中在局部区域和部分年份，在空间尺度和时间尺度上难以有效揭示我国光伏电站扩张的时空格局。
研究团队提出了综合深度学习和变化检测技术的全国尺度的光伏电站空间范围和安装日期提取框架，使用语义分割模型(TransUNet)从Sentinel-2卫星影像获取光伏电站的空间位置和范围，并采用连续变化检测和分类（CCDC）算法从Landsat时序卫星影像估计每个光伏电站的安装日期（图1）。最终得到2010—2022年中国光伏电站安装时间的多边形地理空间数据集。
图1. 中国光伏电站遥感识别及其扩张时空格局分析框架
研究发现：（1）中国西部地区拥有更高的光伏总面积，但大型光伏发电站的密度较低；而东部和中部地区虽然总光伏面积较低，但小型光伏发站的密度较高（图2）；（2）中国光伏发站的面积从2010年的5.86平方公里增加到2022年的3712.1平方公里，年均增长285平方公里，西部地区年增长率最高，达到53%（图2）；（3）东部和中部地区的光伏发站主要建在农田上(占24.6%)，而西部地区的光伏安装主要部署在草地(28.3%)和未使用土地(27.5%)上（图3）；（4）从2017年到2022年，光伏电站建设对农田的占用量显著减少了48%，对草地的占用也呈现下降趋势（图3）。
图2.中国光伏电站空间时空扩张格局.(a)空间分布和(b)年度变化.
图3. 中国光伏电站占地情况.(a)占地类型空间分布，(b)不同类型占地面积的分省统计，(c)不同类型占地面积的年度变化.
该研究提供了中国光伏电站扩张时空过程和土地占用的全面分析，对于促进我国可再生能源发展和制定碳减排政策具有重要意义。
《Remote Sensing of Environment》(RSE)被公认为遥感领域最权威的期刊，2023年影响因子（IF）为11.1。论文第一作者为我院陈跃红副教授，第二作者为其指导的我院硕士生周佳悦，主要合作者包括中国科学院地理科学与资源研究所的葛咏研究员和董金玮研究员。研究工作得到了国家自然科学基金面上项目（项目编号：42071315）和国家重点研发计划课题（项目编号：2023YFC3006701）的资助。
相关论文信息：
Chen, Yuehong & Zhou, Jiayue & Ge, Yong & Dong, Jinwei. (2024). Uncovering the rapid expansion of photovoltaic power plants in China from 2010 to 2022 using satellite data and deep learning. Remote Sensing of Environment. 305. 114100. 10.1016/j.rse.2024.114100. doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114100
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https://doi.org/10.6084/m9.figshare.25347880.v1