斯坦福大学太阳能设施识别卫星图像数据集-tunguz
数据来源：互联网公开数据
标签：太阳能,设施识别,卫星图像,深度学习,斯坦福大学,遥感技术,清洁能源,地理信息系统
数据概述：
本数据集来源于斯坦福大学的DeepSolar项目，该项目旨在通过深度学习技术识别和分析太阳能设施。数据集包含了从卫星图像中提取的太阳能设施的相关信息，为太阳能设施的识别和研究提供了宝贵的数据资源。
数据集的具体内容可以从以下链接下载：http://web.stanford.edu/group/deepsolar/deepsolar_tract.csv
数据集包含的主要字段包括：
- tract_id: 地理信息系统中的地块唯一标识符
- lat: 地块中心的纬度
- lon: 地块中心的经度
- n_panels: 识别到的太阳能面板数量
- solar_capacity: 预测的太阳能发电容量（千瓦）
- tract_area: 地块的总面积（平方千米）
- pv_area: 识别到的太阳能电池板覆盖的面积（平方千米）
- solar_ratio: 太阳能电池板面积与地块总面积的比例
- elevation: 地块的平均海拔高度（米）
- median_income: 地块所在地区的中位收入（美元）
数据集的处理和分析代码可以在以下GitHub仓库找到：https://github.com/wangzhecheng/DeepSolar
数据用途概述：
该数据集适用于太阳能设施识别研究、太阳能发电预测、地理信息系统应用、城市规划、清洁能源研究等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行深度学习模型的训练和评估；城市规划者可以借助数据识别潜在的太阳能设施安装地点；能源公司可以使用数据进行太阳能发电容量的估算。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解太阳能设施识别技术及其应用。
