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城市光伏空间潜力预测模型的深度学习算法研究

前言

在城市光伏潜力评估中，多源遥感数据主要包括光学影像、激光雷达数据、多光谱/高光谱影像、热红外数据等。光学影像可提供建筑物屋顶的空间分布和结构特征，高光谱影像可用于分析屋顶材料类型和反射特性，激光雷达数据提供高精度的地形及建筑高度信息，热红外数据则能够反映城市热岛效应及屋顶温度特征，为光伏潜力分析提供辅助依据。

在城市光伏潜力评估中，单一数据源无法充分反映屋顶的综合特征。深度学习通过多通道输入、特征级融合或决策级融合，将光学、激光雷达和热红外等数据的互补信息整合，提高评估的准确性与稳定性。例如，建