卫星太阳能天窗：全球太阳能映射的高分辨率数字表面模型与屋顶分割
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究针对谷歌太阳能API在地理覆盖上的限制，提出利用卫星影像扩展其评估全球太阳能潜力的能力。通过深度学习模型构建数字表面模型和屋顶实例分割，本文实现了25厘米的DSM和显著的屋顶分割精度，提升了太阳能应用的潜力。
本研究提出了Segment Anything Model 2和Eff-UNet模型，解决了太阳能板分割在不同光照和分辨率下的问题。研究发现，在低光照条件下，Segment Anything Model 2表现明显提升；而在高分辨率图像中，Eff-UNet表现最佳，尤其在用户提示框的辅助下。该研究强调了各模型在遥感数据处理中的优势和局限性。
