基于Sentinel-2多光谱卫星遥感影像和Google Earth Engine（GEE）云平台，对2020年全国地面光伏电站进行遥感分类，最终得到10米分辨率的全国地面光伏电站空间分布数据。具体而言，首先通过野外调查和目视解译进行地面光伏电站样本采集；然后计算其光谱、纹理特征，并增加光伏电站敏感的坡度坡向等地形特征，从而构建多维特征空间；基于分区建模和主动学习策略构建随机森林分类模型，对全国遥感影像进行分类及后处理，从而得到全国地面光伏电站的空间分布数据。其中，2020年我国地面光伏电站占地总面积为2468平方公里，新疆、内蒙和青海分别为光伏电站面积的前三名，共占全国光伏电站总面积的40%。此外，相比往年，东部沿海省份及西南省份的光伏电站面积也有大幅度增长。

上述数据发表在Nature数据期刊Scientific Data。作为第一个公开发布的全国10米分辨率地面光伏电站分布数据，总体分类精度为89%，可为能源、土地、遥感和环境等领域提供数据参考。 

论文地址：https://doi.org/10.1038/s41597-024-02994-x

论文引用：Feng Quanlong, Niu Bowen, Ren Yan, Su Shuai, Wang Jiudong, Shi Hongda, Yang Jianyu, Han Mengyao. A 10-m national-scale map of ground-mounted photovoltaic power stations in China of 2020. Scientific Data, 2024, 11: 198.

数据地址：https://doi.org/10.57760/sciencedb.o00121.00001

受邀在Nature Portfolio and Springer Nature Communities发表的宣传海报为：https://communities.springernature.com/posts/a-10-m-map-of-ground-mounted-photovoltaic-power-stations-in-china-of-2020-has-been-released