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城市建筑物光伏安装潜力的深度学习空间分析

引言

深度学习通过模拟人脑神经网络的结构，可以从海量的、复杂的非结构化数据中自动提取特征，进行自我优化和学习。因此，深度学习在处理复杂模式、空间特征和多维数据方面具有显著优势。基于深度学习的模型能够高效识别城市光伏空间的潜力，考虑更多影响因素，提高预测的准确性和鲁棒性。

深度学习能够自动从多源遥感数据中提取复杂的空间、光谱及结构特征，无需依赖人工设计的特征。卷积神经网络（CNN）可有效捕捉建筑屋顶的纹理与几何形态，生成反映潜力的特征向量；自注意力机制或变换器模型能够捕捉跨区域的空间关系，为光伏布局优化提