遙感技術(shù)可以改善贊比亞的電氣化規(guī)劃

柏林Reiner Lemoine Institut的研究人員有效地利用遙感技術(shù)探測了沒有電的贊比亞村莊的樣本。他們的研究最近發(fā)表在Springer的“能源論文集 ”系列叢書中，強調(diào)了機器學(xué)習(xí)策略在改善世界欠發(fā)達(dá)地區(qū)電氣化規(guī)劃方面的潛力。

盡管過去幾年取得了一些進(jìn)展，但撒哈拉以南非洲的許多地區(qū)仍然無法獲得包括電力在內(nèi)的能源。根據(jù)經(jīng)濟事務(wù)研究所(IEA)2017年世界能源展望報告，生活在贊比亞的1700萬人中有三分之二缺電。

為了解決這個問題，首先必須獲得有關(guān)該國當(dāng)前電氣化狀態(tài)的準(zhǔn)確和詳細(xì)信息，確定無法獲得電力的家庭的位置和分布。然后，這些重要數(shù)據(jù)可用于評估不同電氣化選項的可行性，例如獨立系統(tǒng)，小型電網(wǎng)或電網(wǎng)擴展。

“通過有限的或沒有可用的電力供應(yīng)區(qū)域來更好地了解各自的能源供應(yīng)選擇，需要有關(guān)人們居住地的地理空間數(shù)據(jù)，”進(jìn)行這項研究的研究人員之一Catherina Cader告訴TechXplore。“很多時候，特別是在欠發(fā)達(dá)國家，這些數(shù)據(jù)或詳細(xì)的空間分類信息無法獲得，或者僅在匯總的國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，沒有特定地點的信息。”

在最近發(fā)表的一項研究中，Cader和她的同事研究了使用公開可用的衛(wèi)星圖像和機器學(xué)習(xí)工具來填補這一知識空白，最終改進(jìn)了能源使用規(guī)劃。研究人員使用了遙感技術(shù)，這些技術(shù)涉及應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法，這些算法經(jīng)過訓(xùn)練，可對中等分辨率的Sentinel 2多光譜圖像進(jìn)行分類。

“我們利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)得出了定居結(jié)構(gòu)和人口密集區(qū)，以描繪村莊邊界，”卡德解釋說。“為實現(xiàn)這一目標(biāo)，土地覆蓋分類采用算法進(jìn)行，根據(jù)以前開發(fā)的訓(xùn)練場地自動檢測居住區(qū)域。”

由研究人員使用的算法能14個病房分類不用電，用約10,000公里，總面積2。這些結(jié)果非常有希望，突出了遙感在改善贊比亞以及撒哈拉以南非洲其他國家的能源分配方面的潛力。

“開放式衛(wèi)星數(shù)據(jù)集和開源軟件使我們能夠進(jìn)行成功的分類，以確定村莊的位置，”卡德說。“這些信息可以進(jìn)一步用于能源使用規(guī)劃。”

將來，他們的調(diào)查結(jié)果可以為該地區(qū)的官方機構(gòu)，如農(nóng)村電氣化局(REA)以及計劃開展電氣化工作的私營企業(yè)家的工作提供信息。使用遙感技術(shù)收集的信息也可以與其他開源數(shù)據(jù)結(jié)合使用，以便為檢測到的村莊提供更好的人口估計。

“基于我們之前的研究，我們正在努力將遙感數(shù)據(jù)與能源獲取規(guī)劃所需的特定地點調(diào)查數(shù)據(jù)相結(jié)合，例如電器，家庭支出或生產(chǎn)用途，”Cader說。“這有助于確定相關(guān)性，并允許將結(jié)果空間外推到調(diào)查樣本之外的地點。”