「GIS数据」微软开源全球最大光伏与风电时空数据集：Global Renewables Watch

对于GIS从业人员来说，全球范围内高精度的能源设施分布数据（尤其是光伏、风电这种新兴能源）比较难以获取，虽然OpenStreetMap等开源地图有一些数据，但在时效性、覆盖面和属性详细程度上往往难以满足科研或商业分析的需求。最近微软联合TNC等机构，在GitHub上开源了一个名为 Global Renewables Watch (GRW) 的重磅项目，研究团队利用高分辨率卫星影像和深度学习图像分割模型，对2017年第4季度到2024年第2季度的全球高分辨率卫星影像进行了逐季度的分析，自动识别了全球范围内的光伏与风电数据，并且附带了估计建成日期和建成前土地利用状况信息。

数据简介

覆盖范围：全球处理

数据量：超过 13万亿 像素

探测数量：

光伏电站：86,410 个
风力涡轮机：375,197 个

数据格式： gpkg

时间范围：2017年第4季度到2024年第2季度

数据下载

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数据应用场景

这个项目的含金量在于它不仅告诉你“哪里有”，还告诉你“什么时候有的”以及“之前是什么”。主要的应用场景有两个：一是建设时间回溯, 对于每一个检测到的光伏板或风机，模型都估算了其建设日期，可以轻松复盘过去7年间全球可再生能源的增长轨迹；二是土地利用变更分析, 数据集中包含了先前的土地利用类型信息，可以轻松知道知道这些光伏板是建在荒漠上，还是占用了耕地或林地,对于环境影响评价（EIA）和可持续发展研究简直是神器。

进阶应用：训练自己的数据和模型

微软不仅开源了结果数据，还开源了推理代码和预训练模型，如果你想用自己的影像（比如某些特定区域的高分影像）来跑识别或者基于它的模型调优，可以参考其官网文档进行操作。

官网地址：

https://github.com/microsoft/global-renewables-watch

小编大约对比了几个国内的点，识别的还挺准的。

总结

Global Renewables Watch 的发布，大大降低了全球能源转型的监测门槛，让“全球可再生能源基础设施地图 + 时间演变 + 土地利用信息”从“不可能”变成“开源现实”。同时也说明AI时代，传统的数据获取方式会被边缘化，新兴的数据获取方法势不可挡。目前该项目遵循 MIT License，这意味着你可以非常自由地使用它进行学术研究甚至商业开发，有这方面兴趣的GIS小伙伴不要错过。