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申请/专利权人：华东师范大学

摘要：本发明公开了一种基于Sentinel‑2影像和Unet模型的海上风机装机容量计算方法及系统，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：获取并基于Sentinel‑2影像数据建立数据样本库；基于Unet模型构建新的深度学习模型VC‑Net；基于数据样本库对深度学习模型VC‑Net进行训练；计算对应的海上风机轮毂高度的阴影长度；确定对应的太阳高度角；计算对应的海上风机轮毂高度；对海上风机轮毂高度和装机容量拟合，根据计算出的海上风机轮毂高度确定每个海上风机的装机容量。本发明利用Sentinel‑2影像和深度学习模型实现了海上风机轮毂高度、装机容量高效且精准的计算。

主权项：1.一种基于Sentinel-2影像和Unet模型的海上风机装机容量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取并基于Sentinel-2影像数据建立数据样本库；所述Sentinel-2影像数据包括Sentinel-2影像和对应的影像属性，所述影像属性包括卫星过境日期、经度、纬度、太阳高度角以及影像拍摄时间；基于Unet模型构建新的深度学习模型VC-Net；基于数据样本库对深度学习模型VC-Net进行训练；利用训练后的深度学习模型VC-Net和数据样本库中的Sentinel-2影像数据计算对应的海上风机轮毂高度的阴影长度；根据数据样本库中Sentinel-2影像数据中的影像属性，确定对应的太阳高度角；根据阴影长度和太阳高度角计算对应的海上风机轮毂高度；对海上风机轮毂高度和装机容量拟合，根据计算出的海上风机轮毂高度确定每个海上风机的装机容量；其中：所述基于Unet模型构建新的深度学习模型VC-Net的方法包括以下步骤：集成中深度网络VGG16主干的前4次卷积块作为Unet架构的编码组件；在Unet架构的基础上加入CBAM注意力机制用于精确分割风机阴影边界，以得到新的深度学习模型VC-Net；所述利用训练后的深度学习模型VC-Net和数据样本库中的Sentinel-2影像数据计算对应的海上风机轮毂高度的阴影长度的方法包括以下步骤：将数据样本库中的Sentinel-2影像数据中影像进行切片处理，以得到多个图像切片；将多个图像切片输入到训练后的深度学习模型VC-Net中，进行水体和风机阴影的分割，输出对应的分割结果；对每个分割结果进行仿射变换，实现像素坐标原始地理坐标的转换；然后将转换后的每个分割结果的切片进行拼接合并，将分割结果的轮廓转换为面矢量文件，以得到风机阴影面轮廓；对风机阴影面轮廓进行最小外接矩形绘制，绘制的最小外接矩形的长即为海上风机轮毂高度的阴影长度。

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百度查询： 华东师范大学 基于Sentinel-2影像和Unet模型的海上风机装机容量计算方法及系统