Deep Learning model to detect and differentiate installed solar panels using global satellite imagery from Portugal EVALUATED

Detalhes: Esta dissertação explora o uso de modelos de aprendizado profundo para detectar e diferenciar painéis solares instalados usando imagens globais de satélite de Portugal. O desafio reside na documentação e registro incompletos das instalações solares fotovoltaicas, que não são registradas centralmente e variam entre os países. Aproveitando imagens aéreas e de satélite, este estudo aborda a necessidade de identificação automática de instalações solares fotovoltaicas em amplas áreas geográficas. Neste trabalho são utilizados dois modelos um para a identificação e outro para a diferenciação e com esta estratégia conseguimos alguns bons resultados. Para a identificação de painéis solares, obtivemos uma precisão e recall de 80,11 porcento e 83,21 porcento, respectivamente. Para a diferenciação entre painéis solares também obtivemos um bom resultado, embora mais modesto, com uma precisão de 78,92 porcento, mas este valor abre algumas portas para trabalhos futuros. Essas descobertas contribuem para a compreensão da instalação de painéis solares. Usando modelos de aprendizado profundo e imagens de satélite, esta pesquisa melhora a identificação e o monitoramento de instalações solares fotovoltaicas, bem como instalações solares e térmicas, facilitando sistemas de energia sustentável.

Discussão: junho 20, 2023, 10:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

Luís Manuel Gonçalves Monteiro (ist187545)

ORIENTADOR

Sérgio Luís Proença Duarte Guerreiro

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar