全國建筑物遙感監(jiān)測(cè)與分布式光伏建設(shè)潛力分析

王光輝 ，唐新明，張濤，戴海倫 ，彭瑤瑤

（1. 自然資源部國土衛(wèi)星遙感應(yīng)用中心，北京 100048；2.中國礦業(yè)大學(xué)，江蘇徐州 221116；3. 北京國測(cè)星繪信息技術(shù)有限公司，北京 100040）

一、前言

2020年，我國提出“二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要降低化石燃料的消費(fèi)比重，加快調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，推進(jìn)風(fēng)能、太陽能、生物質(zhì)能等綠色能源的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)能源的轉(zhuǎn)型與變革[1~5]。通過經(jīng)濟(jì)社會(huì)綜合效益評(píng)價(jià)模型的情景模擬與綜合效益分析發(fā)現(xiàn)，以新能源為主體的深度能源轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的必然選擇[6]。

在諸多能源類型中，太陽能是一種十分清潔的能源且蘊(yùn)含量巨大。分布式光伏具有投資小、建設(shè)快等特點(diǎn)，可以有效利用太陽能轉(zhuǎn)換為電能，從而解決能源短缺的農(nóng)村地區(qū)和負(fù)荷密度高的工業(yè)區(qū)用電問題。近年來，光伏建筑一體化系統(tǒng)已經(jīng)被證明是一種技術(shù)經(jīng)濟(jì)可行的可再生發(fā)電技術(shù)，西班牙、澳大利亞、韓國、美國等國家從不同角度開展了分布式光伏與建筑結(jié)合的技術(shù)研究[7]。國內(nèi)有學(xué)者利用遙感數(shù)據(jù)，考慮氣象、地形的因素，完成了我國建設(shè)光伏電站的適宜性分析[8,9]。根據(jù)新建、既有城鎮(zhèn)公共建筑以及農(nóng)村建筑的屋頂和南立面估算我國分布式光伏的裝機(jī)容量，“十四五”末可達(dá)100 GW，2030年可達(dá)215 GW [10]。

作為分布式光伏的重要載體，建筑物屋頂?shù)臄?shù)量和空間分布事關(guān)建設(shè)規(guī)模與效益。已有研究主要是在小區(qū)域建立建筑屋頂?shù)臄?shù)據(jù)模型樣本并據(jù)此推算大區(qū)域或者全國范圍的體量[11,12]，相應(yīng)推算結(jié)果由于受到各地區(qū)建筑物建筑特性的影響而存在不確定性。因此，掌握全國范圍的建筑物面積是進(jìn)行分布式光伏潛力推算的關(guān)鍵內(nèi)容。采用傳統(tǒng)實(shí)地測(cè)量的方式無法及時(shí)、全面地掌握全國范圍的建筑物面積情況。隨著高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)類型豐富多樣，空間分辨率達(dá)到米級(jí)，為地表建筑物的特征提取提供了數(shù)據(jù)源條件。人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展也為建筑物的智能識(shí)別與特征提取提供了技術(shù)基礎(chǔ)，如建筑物提取主要采用合成孔徑雷達(dá)（SAR）、激光探測(cè)及測(cè)距（LiDAR）、多光譜等遙感數(shù)據(jù) [13~16]，基于深度學(xué)習(xí)的智能識(shí)別和提取 [17~19]形成了典型城市的建筑物數(shù)據(jù)集[20]（提取精度可以達(dá)到80%~85%）。

以往的研究大多采用局部區(qū)域提取建筑物屋頂，推算全國范圍的分布式光伏建設(shè)潛力或裝機(jī)容量，由樣本至全體的估算過程存在諸多不可控誤差。本文以2020年全國高分辨率衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取全國建筑物（區(qū)）；通過典型區(qū)域的建筑占比系數(shù)，利用分級(jí)、分區(qū)和全國平均的方法進(jìn)行建筑物屋頂面積轉(zhuǎn)換，獲得全國范圍的建筑物屋頂數(shù)據(jù)。這一方法的應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在：①能夠精確獲取全國范圍建筑物（區(qū)）的空間分布，掌握可承載分布式光伏的建筑區(qū)（物）的底數(shù)；②可將建筑物（區(qū)）落實(shí)到地塊，便于構(gòu)建建筑物（區(qū)）和分布式光伏建設(shè)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制，動(dòng)態(tài)掌握分布式光伏項(xiàng)目的建設(shè)進(jìn)度；③可將分布式光伏數(shù)據(jù)與人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，為分布式光伏建設(shè)路徑規(guī)劃提供技術(shù)性支撐。

二、建筑物屋頂高分辨率衛(wèi)星遙感提取數(shù)據(jù)與方法

（一）高分辨率衛(wèi)星遙感影像及輔助數(shù)據(jù)

1. 底圖數(shù)據(jù)

使用的主要數(shù)據(jù)源為基于“資源三號(hào)”“高分一號(hào)”等2米級(jí)空間分辨率的衛(wèi)星遙感影像制作的2020年版全國版圖。一年一版圖作為當(dāng)前分辨率最高的全國范圍覆蓋的真彩色正射衛(wèi)星影像庫，具有現(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)、定位精度高等特色，已在多個(gè)行業(yè)和部門得到廣泛應(yīng)用。

2. 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)

考慮因地域差異、發(fā)展水平造成的建筑物（區(qū)）樣本差異，可將全國劃分為東北、西北、華北、華中、華南、西南6個(gè)片區(qū)。建筑物（區(qū)）訓(xùn)練樣本來源于2017年地理國情數(shù)據(jù)。每個(gè)片區(qū)選擇2個(gè)省會(huì)城市、5個(gè)普通城市、10個(gè)縣，將其中的房屋建筑區(qū)作為本研究的訓(xùn)練樣本（見圖 1）；收集了部分城市白模數(shù)據(jù)作為底圖矢量，經(jīng)過人工編輯后用于獨(dú)立建筑的訓(xùn)練樣本，制作成29個(gè)典型城市獨(dú)棟建筑物數(shù)據(jù)（見圖 2）。

圖1 建筑區(qū)樣本示例

圖2 獨(dú)棟建筑樣本示例

3. 驗(yàn)證及輔助數(shù)據(jù)

使用的驗(yàn)證數(shù)據(jù)主要是利用2 m分辨率的衛(wèi)星遙感影像經(jīng)過人工編輯形成的城區(qū)范圍矢量，對(duì)提取的建筑矢量進(jìn)行劃分，確定城鎮(zhèn)和農(nóng)村建筑范圍。依據(jù)典型城市提取的獨(dú)棟建筑和建筑區(qū)矢量，計(jì)算對(duì)應(yīng)的建筑占比系數(shù)；爬取百度地圖等網(wǎng)絡(luò)建筑輪廓數(shù)據(jù)作為輔助參考，優(yōu)化樣本精度。此外，使用國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2020年末總?cè)丝跀?shù)據(jù)分析屋頂面積與人口的相關(guān)性及匹配性。

（二）基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提取房屋建筑區(qū)

研究涉及的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括三部分：①特征提取層，采用ResNet50深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到Feature1特征圖；②金字塔池化層，設(shè)置不同尺寸的Pooling（池化）層，分別對(duì)Feature1進(jìn)行處理，將每個(gè)Pooling層得到的特征輸入到一層卷積網(wǎng)絡(luò)再進(jìn)行特征提取，最后上采樣到與Feature1相同的尺寸得到Feature2；③特征融合輸出層，將Feature1、Feature2進(jìn)行通道融合，再經(jīng)過卷積層輸出結(jié)果。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練基于PyTorch搭建的訓(xùn)練平臺(tái)進(jìn)行，針對(duì)建筑區(qū)提取、獨(dú)棟建筑提取兩種不同的任務(wù)，可調(diào)用大量圖形處理器（GPU）計(jì)算資源進(jìn)行分布式訓(xùn)練，快速得到深度學(xué)習(xí)模型，便于后續(xù)算法迭代更新。在選擇網(wǎng)絡(luò)特征提取層、訓(xùn)練超參數(shù)時(shí)，宜綜合樣本區(qū)域的情況以便提升最終算法的推廣泛化能力。

按上述規(guī)則對(duì)全國建筑區(qū)及典型城市獨(dú)棟建筑進(jìn)行自動(dòng)提取，得到全國建筑區(qū)及典型城市獨(dú)棟建筑的矢量范圍，為后續(xù)屋頂面積計(jì)算提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

（三）建筑物屋頂面積估算

受衛(wèi)星影像分辨率、同物異譜、建筑形態(tài)多樣等因素的影響，獨(dú)棟建筑提取面臨著很大的困難；尤其是受2 m分辨率影像限制，城市密集建筑區(qū)無法區(qū)分獨(dú)棟建筑。因此提取建筑區(qū)范圍并依據(jù)典型城市建立的建筑占比系數(shù)，估算全國城鎮(zhèn)建筑的屋頂面積。

在建筑區(qū)提取矢量的基礎(chǔ)上，根據(jù)城區(qū)范圍矢量對(duì)提取的建筑矢量進(jìn)行劃分，以此區(qū)分典型城市、城鎮(zhèn)和農(nóng)村的建筑范圍；分別計(jì)算對(duì)應(yīng)的建筑占比系數(shù)，進(jìn)一步提升計(jì)算精度。建筑占比系數(shù)（CPC）公式為：

公式中，Area獨(dú)棟建筑為目標(biāo)區(qū)提取的獨(dú)棟建筑總面積，Area建筑區(qū)為獨(dú)棟建筑所在的建筑區(qū)總面積。建筑區(qū)與獨(dú)棟建筑關(guān)系示意如圖3所示。

圖3 建筑區(qū)與獨(dú)棟建筑關(guān)系示意圖

考慮全國各地建筑形式及分布情況的差異，本研究設(shè)計(jì)了3種不同的方法計(jì)算建筑屋頂面積。①城市分級(jí)，將典型城市劃分為直轄市、省會(huì)城市、省會(huì)以下城市三級(jí)，分別計(jì)算出三個(gè)建筑占比系數(shù)；其中將直轄市、省會(huì)城市再次劃分為主城區(qū)和郊區(qū)，使用不同的建筑占比系數(shù)計(jì)算屋頂面積。②位置分區(qū)，根據(jù)所在區(qū)域，將典型城市劃分為華北東北、華中、華東、華南、西南西北5個(gè)大區(qū)，計(jì)算各大區(qū)建筑占比系數(shù)并推廣至區(qū)內(nèi)其他地區(qū)。③全國平均，將各典型城市建筑占比系數(shù)求平均值，得到全國平均建筑占比系數(shù)，從而計(jì)算各地區(qū)的屋頂面積。

（四）分布式光伏建設(shè)路徑分析

將計(jì)算得到的全國各省屋頂面積與2020年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的人口數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，可得到各省屋頂面積，即分布式光伏建設(shè)潛力與人口的相關(guān)關(guān)系和匹配程度；據(jù)此規(guī)劃分布式光伏建設(shè)潛力較大、適宜優(yōu)先安排資源配置的目標(biāo)省份。

三、全國分布式光伏潛力評(píng)估結(jié)果與分析

（一）建筑屋頂面積估算方法評(píng)價(jià)

根據(jù)分級(jí)、分區(qū)、全國平均建筑占比系數(shù)，分別計(jì)算北京市通州區(qū)城鎮(zhèn)區(qū)域、大連市金普新區(qū)城鎮(zhèn)區(qū)域的建筑屋頂面積。根據(jù)獨(dú)棟建筑和建筑區(qū)提取算法獲得兩個(gè)城鎮(zhèn)區(qū)的獨(dú)棟建筑與建筑區(qū)，以此為真值來比較各方法計(jì)算的差異。與建筑區(qū)提取的真值相比，分級(jí)、分區(qū)、全國平均3種方法的計(jì)算值在北京市通州區(qū)城鎮(zhèn)地區(qū)的正確率偏低，在大連市金普新區(qū)城鎮(zhèn)區(qū)域的精度較高；分級(jí)計(jì)算方法的平均正確率達(dá)到81.63%，表明按照城市級(jí)別劃分不同區(qū)域的方法在屋頂面積計(jì)算中較為可靠。

（二）全國建筑物面積提取結(jié)果與分析

1.建筑區(qū)面積

全國建筑區(qū)面積約為1.18×105km2，主要分布在山東、河南、河北、江蘇等省份，約占全國建筑總面積的40%；西部地區(qū)的寧夏、青海、西藏等省份的建筑區(qū)面積較小，僅占全國建筑總面積的1.4%（見圖 4）。

圖4 全國各省份建筑區(qū)面積統(tǒng)計(jì)圖

按照建筑區(qū)面積大小劃分，第一梯隊(duì)為山東、河南、河北、江蘇，統(tǒng)計(jì)建筑區(qū)面積均超過8000 km2；第二梯隊(duì)為安徽和廣東，統(tǒng)計(jì)面積為5000~8000 km2；第三梯隊(duì)為湖北、浙江、湖南、遼寧、江西、山西，統(tǒng)計(jì)面積為3000~5000 km2；第四梯隊(duì)為福建、陜西、云南、內(nèi)蒙古、新疆、廣西、甘肅、黑龍江、四川、吉林，統(tǒng)計(jì)面積為1500~5000 km2；第五梯隊(duì)為上海、北京、貴州、天津、寧夏、重慶、青海、海南、西藏，統(tǒng)計(jì)面積在1500 km2以下。

2.典型城市獨(dú)棟建筑面積

為了計(jì)算建筑占比系數(shù)，選取北京、天津、上海、重慶、石家莊、呼和浩特、哈爾濱、南京、杭州、合肥、福州、南昌、濟(jì)南、鄭州、武漢、廣州、深圳、貴陽、昆明、西安、成都、拉薩、長沙、蘭州、西寧、保定、常州、蘇州、青島等29個(gè)典型城市，提取獨(dú)棟建筑進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)。29 個(gè)典型城市的獨(dú)棟建筑總面積約為1900 km2，上海、北京、廣州位于前三位（超過150 km2），拉薩、西寧、呼和浩特位于后三位（不足15 km2）。

3.建筑占比系數(shù)及屋頂面積估算

在城市分級(jí)方面，計(jì)算得到的直轄市建筑占比系數(shù)平均值為0.5539，省會(huì)城市建筑占比系數(shù)平均值為0.4726，省會(huì)以下城市建筑占比系數(shù)平均值為0.3769。建筑屋頂面積的具體計(jì)算方法可表述為：將直轄市分成主城區(qū)和郊區(qū)，主城區(qū)按照0.5539的系數(shù)來計(jì)算建筑屋頂面積，郊區(qū)按照0.3769的系數(shù)來計(jì)算建筑屋頂面積；將省會(huì)城市同樣劃分為主城區(qū)和郊區(qū)，主城區(qū)按照0.4726的系數(shù)來計(jì)算建筑屋頂面積，郊區(qū)同樣按照0.3769的系數(shù)來計(jì)算建筑屋頂面積；省會(huì)以下城市統(tǒng)一按照0.3769來計(jì)算建筑屋頂面積；根據(jù)求出的分級(jí)建筑占比系數(shù)，計(jì)算全國各省建筑屋頂面積。

在位置分區(qū)方面，根據(jù)求出的分區(qū)建筑占比系數(shù)（見表 1），對(duì)全國各省份計(jì)算城鎮(zhèn)建筑屋頂面積。華東地區(qū)建筑屋頂面積最大，遠(yuǎn)大于其他地區(qū)，其次為華北、華南、華中地區(qū)，而西北、西南、東北地區(qū)的屋頂面積較小。

表1 基于位置分區(qū)的平均建筑占比系數(shù)表

在全國平均方面，對(duì)全國典型城市建筑占比系數(shù)求平均值，得出全國平均系數(shù)為0.4789。利用該系數(shù)，計(jì)算得到各省份的城鎮(zhèn)建筑屋頂面積，江蘇、山東、廣東排名前三位，西藏、青海、海南排名后三位。

對(duì)城市分級(jí)、位置分區(qū)、全國平均3種計(jì)算方法得到的全國城鎮(zhèn)建筑屋頂面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)對(duì)比（見圖 5）。整體來看，除少部分地區(qū)外，城市分級(jí)計(jì)算所得屋頂面積最小，全國平均計(jì)算所得屋頂面積最大。

圖5 各省份城鎮(zhèn)建筑屋頂面積統(tǒng)計(jì)圖

（三）屋頂面積與人口數(shù)量相關(guān)分析

將3種方法計(jì)算所得的各省份屋頂面積與2020 年各省份人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果表明3種方法計(jì)算的屋頂面積與人口數(shù)量均存在明顯的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)均在0.84以上（見圖6）。

圖6 城鎮(zhèn)建筑屋頂面積與人口數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖（2020年）

進(jìn)一步，利用平均正確率最高的城市分級(jí)算法計(jì)算得出的屋頂面積與2020年年底各省人口數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖，將各省份劃分為屋頂面積大-人口多、屋頂面積小-人口多、屋頂面積小-人口少、屋頂面積大-人口少四類（見圖7）。江蘇、山東、廣東、河南、河北、浙江、安徽、湖北8個(gè)省份位于第一象限，屋頂面積多，分布式光伏潛力大且人口數(shù)量多；云南、廣西、湖南、四川4個(gè)省份位于第二象限，屋頂面積少但人口數(shù)量相對(duì)多；西藏、寧夏、青海、海南、天津、北京、吉林、甘肅、重慶、貴州、內(nèi)蒙古、黑龍江、上海、新疆、山西、遼寧、陜西、江西18個(gè)省份位于第三象限，屋頂面積小且人口數(shù)量相對(duì)少；位于第四象限的僅有福建，屋頂面積偏大而人口數(shù)量少。

圖7 分級(jí)城鎮(zhèn)建筑屋頂面積與人口數(shù)量分布散點(diǎn)圖（2020年）

四、研究結(jié)論與發(fā)展建議

（一）研究結(jié)論

本研究利用2020年全國高分辨率衛(wèi)星遙感影像獲得了全國范圍的建筑物屋頂數(shù)據(jù)；通過分析不同區(qū)域建筑物屋頂面積的空間分布，探討了分布式光伏的建設(shè)潛力；結(jié)合我國不同區(qū)域的人口數(shù)據(jù)，分析了分布式光伏建設(shè)的推進(jìn)路徑。

衛(wèi)星遙感具有宏觀、精細(xì)、客觀真實(shí)的特點(diǎn)，是開展大范圍建筑物屋頂提取和分布式光伏監(jiān)測(cè)重要的和可行的手段。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了建筑物屋頂提取精度為81.63%，能夠滿足后續(xù)分析的數(shù)據(jù)需求。

分析全國建筑屋頂面積發(fā)現(xiàn)，有約1.4×104km2的屋頂可以布設(shè)分布式光伏，潛力巨大；主要分布在江蘇、山東、廣東三省，合計(jì)占全國分布式光伏潛力約30%。

（二）發(fā)展建議

面對(duì)二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和這一目標(biāo)，大力發(fā)展太陽能、風(fēng)能等新能源已成為重要任務(wù)。近期印發(fā)的《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》也明確提出要全面推進(jìn)風(fēng)電、太陽能發(fā)電的大規(guī)模開發(fā)和高質(zhì)量發(fā)展，堅(jiān)持集中式與分布式并舉，加快建設(shè)風(fēng)電、光伏發(fā)電基地。實(shí)施智能光伏產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)、特色應(yīng)用，創(chuàng)新“光伏+”模式，推進(jìn)光伏發(fā)電多元布局。根據(jù)全國分布式光伏建設(shè)潛力監(jiān)測(cè)分析評(píng)估結(jié)果，提出以下發(fā)展建議。

一是分級(jí)分類推進(jìn)全國分布式光伏建設(shè)。按照分布式光伏就地建設(shè)、就地使用原則，以東部人口稠密且分布式光伏建設(shè)潛力大的區(qū)域開始建設(shè)，分級(jí)分步推進(jìn)全國的分布式光伏建設(shè)實(shí)施。建議江蘇、山東、廣東等8個(gè)省份為第一梯隊(duì)；西藏、寧夏、青海等18個(gè)省份作為第二梯隊(duì)；云南、廣西、湖南、四川等4個(gè)省份作為第三梯隊(duì)，可以考慮除建筑物屋頂外的分布式光伏建設(shè)方式；福建作為第四梯隊(duì)，可以考慮分布式光伏發(fā)電量優(yōu)先滿足自身消納、余電上網(wǎng)獲取收益。

二是構(gòu)建全國分布式光伏建設(shè)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制。通過前沿技術(shù)探索與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)分布式光伏以及建筑物的自動(dòng)提取和監(jiān)測(cè)能力。以年度更新的全國建筑物（區(qū)）遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)成果為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于衛(wèi)星遙感的全國分布式光伏建設(shè)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制；利用多期時(shí)序衛(wèi)星遙感影像，定期動(dòng)態(tài)跟蹤全國分布式光伏建設(shè)進(jìn)度。

三是支撐碳中和、碳達(dá)峰路徑規(guī)劃決策。根據(jù)全國不同區(qū)域分布式光伏的建設(shè)進(jìn)展，對(duì)照政策要求和內(nèi)容進(jìn)行實(shí)施效果評(píng)估；及時(shí)掌握不同地區(qū)建筑物面積的動(dòng)態(tài)變化，適時(shí)完善分布式光伏的建設(shè)潛力空間格局，動(dòng)態(tài)更新分布式光伏建設(shè)規(guī)劃路徑。