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面向城市光伏建设的深度学习空间分布分析方法研究

说明

深度学习模型的效果依赖于大量高质量的数据。在城市光伏空间潜力预测中，数据获取和处理是首要挑战。遥感图像、卫星数据和气象数据等都是高维度且具有时空依赖的数据，如何从海量数据中提取有用信息，并保证数据质量，是深度学习应用中的关键问题。

深度学习模型的黑箱特性使得其预测结果的可解释性较差，这在城市光伏空间潜力预测中可能带来一定的不确定性。城市规划者和决策者在应用这些模型时，往往需要对预测结果进行合理的解释，以便制定科学的光伏发电布局方案。

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